人工智能芯片的飞速发展正深刻改变着半导体行业。如今的高性能 CPU 和 GPU 在单个基板上集成了数十亿个晶体管,并通过2.5D和3D堆叠等先进封装技术提升计算效率、降低延迟。然而,随着人工智能芯片日益复杂,业界开始呼吁将测试阶段前移至晶圆测试。这种转变不仅能在制造过程中更早地筛查出缺陷芯片,减少浪费,还能显著提升总体产量,带来可观的成本优势。
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尽管晶圆测试有诸多优势,却面临着一项严峻挑战:散热问题。人工智能芯片为应对高性能计算负载而设计,这意味着测试过程中会产生大量热量。若无法有效控制温度,热量积聚将导致测试结果失真、探针受损,甚至可能危及芯片本身。与最终测试阶段可通过封装集成冷却方案不同,晶圆级测试需要采用完全不同的散热机制来应对热负荷。
挑战的核心在于电气探测所用的微凸块密度极高。这些测试点数量可达数千个,直径仅几微米,必须确保精确接触,以保证数据传输的稳定性。然而,庞大的连接数量和高功率密度往往导致局部热量集中,因而精确的温控至关重要。若散热不佳,极易引发热失控,进而影响测试精度,导致结果失真。
推出了高功率液冷卡盘系统。在测试复杂的嵌入式处理器和高并行性器件时,该系统可为被测器件(DUT)提供精准的温度管理。凭借先进的卡盘热交换器,液冷卡盘系统在 -40°C 时即可耗散高达 2500W的功率(300 mm 晶圆),且温度均匀性保持在业界领先的 ±0.2°C。此外,该系统还支持单独芯粒及全晶圆接触测试,满足多样化测试需求。
成功攻克复杂嵌入式处理器和高并行性器件的晶圆测试难题,标志着半导体行业迈出了重要一步。解决温控挑战不仅能提升测试效率,还能进一步提高良率与成本效益。随着人工智能驱动硬件需求的持续增长,投资尖端的晶圆级测试解决方案已成为企业保持竞争力的关键。
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