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人工智慧與資料中心
運算
測試新視野：滿足從晶圓到資料中心的 AI 需求
人工智慧正在重新定義其運作所需的基礎架構，而在運算層面上，這一點尤為明顯。隨著伺服器架構與人工智慧加速器的複雜度不斷提升，測試工作也……
人工智慧與資料中心
AI 晶片片架構：重新定義測試插點
重點摘要：光刻技術與光罩的限制正迫使人工智慧晶片轉向採用 2.5D/3D 晶片模組封裝，進而重新定義測試應在何處進行。隨著 GPU 價格逼近 28,000 美元，「已知良品……」
人工智慧與資料中心
加速測試開發：人工智慧如何彌合測試工程師的知識差距
MyInfo Copilot 將泰瑞達值得信賴的專業知識直接融入工程工作流程，並為基於代理的測試開發奠定基礎。半導體測試工程需要……
人工智慧與資料中心
電力
《Test》專題觀點：驅動人工智慧與資料中心的動力
隨著人工智慧持續推動資料中心面臨前所未有的電力需求，對嚴謹半導體測試的需求也從未如此迫切。我們的新影片系列將從不同角度探討……
人工智慧與資料中心
分析
《半導體評論》：透過智慧自動化提升半導體製造水準
人工智慧的全面部署正逐漸模糊半導體測試與工廠自動化之間的界線，《Semiconductor Review》雜誌甫將泰瑞達（Teradyne）評選為「頂尖半導體測試與機器人解決方案...」
人工智慧與資料中心
測試單元
測試單元生態系統：從測試人員表現到生產成果
為何整合與跨領域協調如今成為決定測試結果的關鍵因素。在半導體製造領域中，測試機的性能向來是評估的焦點，包含...
人工智慧與資料中心
記憶
測試策略
《電子設計》：當 AI 遇上 HBM：邁向太位元組時代的記憶體測試
人工智慧與雲端基礎架構正在重塑 HBM 的測試需求。隨著人工智慧系統的關注焦點從運算速度轉向資料傳輸，高頻寬記憶體現已成為人工智慧領域中的關鍵因素……
人工智慧與資料中心
電力
測試策略
AI 伺服器挑戰賽：大規模效能測試
為何新一代 AI 架構需要專為其設計的功耗測試系統 人工智慧通常被視為運算技術進步的故事。更快的 GPU、更高密度的加速器……
人工智慧與資料中心
CPO
矽光子學
測試策略
OnTopic：AI 資料中心供應商尋求 CPO 所承諾的電力與頻寬
隨著人工智慧驅動的頻寬需求日益增長，將 SiPh 和 CPO 測試解決方案整合至製造流程中，已成為推動光子學規模化發展的關鍵。在這本《Lightwave》電子書中，Te...
分析
測試策略
聖荷西州立大學與泰瑞達攜手合作，共同推動工程教育與勞動力準備工作
聖荷西州立大學（SJSU）與泰瑞達（Teradyne）攜手合作，將產業專業知識融入課堂教學。這項為期兩年的合作計畫，將推出一門全新的記憶體測試工程課程……