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人工智慧與資料中心
運算
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塑造半導體產業的未來。 T 公司總裁香農・普林（Shannon Poulin）表示……
運算
光學
高吞吐量影像感測器：智慧測試推動進步
隨著資料流量不斷增長， 現代 測試與量測設備（ATE）能確保 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 百萬像素——該產業...
運算
光學
無形的介面：每顆卓越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，靈活且能因應未來發展的測試策略至關重要。當您用手機拍照，或是依賴汽車的攝影機來……
運算
工程生產力
軟體工具
解決當今最棘手的測試挑戰：工程生產力的新時代
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……
運算
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
由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，這也促使業界亟需能夠在降低功耗的同時提供更高頻寬的技術。矽光子學（SiPh）是……
工具
恩智浦（NXP）透過泰瑞達（Teradyne）的 Portbridge 及 Lauterbach 的 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...
環境
永續發展
重新定義永續發展：營運韌性是新前沿
從智慧型手機、能源基礎設施、電動交通工具到人工智慧系統，半導體已成為經濟創新的基石。然而，急速的進展……
矽光子學
光速測試：為矽光子學與 CPO 實現可擴展的光學測試
如今，一次 ChatGPT 查詢所消耗的電力，約為傳統 Google 搜尋的十倍，而隨著人工智慧逐步延伸至圖像與影片生成領域，這一數字只會持續攀升。鑑於此……