AI驅動行自調整 測試驗證變預測
美國愛德萬測試 (Advantest America) 日前發布結合AI運算的新半導體測試解決方案。這項方案是將輝達（NVIDIA）先進機器學習 (ML) 技術導入即時資料處理平台 ACS RTDI，將傳統測試流程進階並轉型為AI自適應學習模式；目前，NVIDIA已選擇導入ACS RTDI平台用於Blackwell與次世代新品量產使用，以提升效率、降低成本，改善良率。
晶片測試是晶片製造中重要的一環，目標在確保每個元件都能符合嚴格品管與效能標準。在以往整個晶片測試過程，從資料收集、除錯分析到測試部署需時數週不等；如採用ACS RTDI平台，可將半導體量產測試的傳統流程，轉由AI驅動持續進行自我調整，使測試由傳統的「驗證」進化為「預測」。
測試智慧化 優化良率測試覆蓋率
ACS RTDI結合輝達的AI推論 (AI Inference) 科技，將AI導入半導體測試。NVIDIA Blackwell與今後生產的晶片，將受惠ACS RTDI跨站點即時數據傳輸能力 (Data-Feed-Forward) ，將不同測試階段的龐大資訊流，透過輝達GPU加速運算優化每顆晶片測試。
愛德萬表示，由於GPU架構可擴充故能擴展所需算力，支援多重機器學習模型同步訓練，實現不間斷測試預測，從而提升良率與動態優化測試覆蓋率，大幅降低運算延遲、功耗與成本。
AI級量產測試 開半導體測試格局
在全球多個半導體測試量產環境中，ACS RTDI 目前已完成部署，同時展現卓越的穩定性，並且可安全支援各產品應用AI及ML進行自動化測試。其中，重要元素可經由彈性架構分別處理資料準備、演算法與推論所得的結果，使晶片廠可依實時結果快速因應需求，靈活調度生產。
愛德萬測試副總暨雲端解決方案事業處總經理張立翰表示，在量產環境中導入輝達AI超強運算與推論技術，更可充分展現ACS RTDI具備的潛力。雙方合作加速整合即時運算與即時資料存取的能力，開啟一個能自我調整、可擴充、由AI驅動的半導體測試格局與新時代。
晶片測試驗證導入 改變問市方式
愛德萬目前也計畫將輝達的神經模組框架NeMO (Nvidia Neural Modules Framework)與生成式 AI 微服務架構 (Nvidia NIM Microservices) 整合到ACS半導體測試數據分析解決方案中。這些技術將有效整合多方量產測試資料、模型評估，並部署成可直接用於測試環境中執行的生成式AI代理（AI Agent）。透過上述整合，愛德萬正為下一波半導體創新奠定基礎──讓AI不僅能加速晶片開發流程，更徹底改變晶片測試、驗證與導入市場的方式。
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