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人工智慧與資料中心
首席採購官
矽光子學
測試策略
主題：AI 資料中心供應商尋求 CPO 提供的電力與頻寬保障
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。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……
計算
測試策略
人工智慧如何改變運算領域——以及為何測試至關重要
人工智慧（AI）正在改變各行各業、提升我們的日常生活品質，並提高效率與決策品質，但其對運算處理能力的需求正以……的速度增長
分析
測試策略
《半導體文摘》｜2026年展望：高層觀點
測試：AI 工廠的推動力 隨著 2026 年將至，我們無法忽視人工智慧正在重塑半導體產業的未來。 T... 總裁 Shannon Poulin 表示：
計算
光學
高通量影像感測器：智慧測試驅動進步
隨著數據流量不斷增長，現代測試設備（ATE）確保了靈活且可擴展的精度。在競相開發更高解析度影像感測器的過程中——目前已突破 500 百萬畫素——該產業...
計算
光學
隱形介面：每顆頂級影像感測器背後的隱藏挑戰
面對感測器設計與標準制定的不規則週期，靈活且具前瞻性的測試策略至關重要。當您用手機拍照，或仰賴汽車的攝影機來……
計算
工程生產力
軟體工具
解決當今最棘手的測試挑戰：工程生產力的新紀元
隨著半導體設計日益複雜、產品週期不斷縮短，當今的測試工程師正面臨前所未有的挑戰。先進封裝、小晶片架構以及 AI 加速器……
計算
光學
《半導體文摘》：共封裝光學元件：未來資料中心技術面臨的測試挑戰
人工智慧驅動的資料中心在速度與效率方面正突破新的極限，這促使業界亟需能以更低功耗提供更高頻寬的技術。矽光子學（SiPh）是……
工具
恩智浦透過泰瑞達 Portbridge 與 Lauterbach TRACE32 加速產品上市時程
隨著半導體的複雜度持續增加，對新裝置進行除錯已成為一項重大挑戰。工程師必須處理複雜的硬體與軟體交互作用，且往往還得……
測試策略
《EE Times》：靈活的測試策略與半導體演進同步
在人工智慧、先進封裝、異質整合及邊緣運算等技術的推動下，半導體產業正經歷轉型。隨著半導體設計與製造的...