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内容
人工智能热潮兴 推升SoC存储器测试需求
2017-01-09 18:05:42
来源:
未知
人工智能
(
AI
)将引发
存储器
测试
需求。
AI
发展持续升温,
深度学习
(Deep learning)更是当中成长最为快速的领域,改变了电脑在现实世界中观看、倾听与认知事物的方式,并逐渐应用于
智能手
机、穿戴式装置及自动驾驶
汽车
等领域中。现在已有许多
芯片
供应商对
深度学习
的兴趣不断增加,也意味着系统单
芯片
(SoC)对于存储器的需求量将会大增,进而带动
存储器
测试
需求。
深度学习
可协助电脑理解影像、声音和文字等数据,模仿神经网路的运算模式,以多节点、分层的运算来分析图片上的特征,最低层的节点只计算每一个像素上的黑白对比,第二层的节点则根据第一层的资料、以连续的对比来分辨线条与边界,随着层级愈来愈高、累积的计算资讯愈来愈复杂,就可以对图片进行辨认与分类。
对于
半导体
产业而言,
深度学习
未来势将应用于各领域之中,卷积神经网路(CNN)正广泛地应用在影像与视讯辨识领域。这也意味着SoC对于存储器的需求量将会大增,重要性也相对提升;无庸置疑地,资料量大即需要庞大的
存储器储存
空间,也为SoC之存储器
测试
带来更多挑战。
厚翼科技指出,
测试
SoC主要有三种方向,分别是传统功能
测试
、结构
测试
及自我
测试
(BIST)。功能
测试
只能由一组
测试
机台单独执行,而当SoC变得更为复杂且用到更多存储器时,便需要更简便且准确的存储器
测试
功能。
由于担心未来
测试
机台的效能及成本增加,
半导体
厂商开始加入更多的扫描路径到设计中,以便借由结构
测试
方式来找出
芯片
在制造时所发生的潜在错误,使得最后有愈来愈多的BIST与SoC设计整合。
然而,BIST虽可成功降低产品不良率(DPPM)及公司成本,但同时也会影响
芯片
效能。对此,厚翼科技特别开发名为“Brains”的存储器自我
测试
电路产生软体,从整体的
芯片
设计切入,全自动的判读存储器并将其分群,让使用者能轻易产生最佳化的BIST电路,从产品设计前端大幅提升
测试
良率、降低
测试
成本。此一软体架构可以在最省面积的状况下,同时又不造成效能上的损失作处理。对于日新月异的
处理器
,可提供直接弹性调配的介面,以支援各式
处理器
。
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