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重新计算测试成本

为什么在众所周知的过程中给出一个数字变得如此困难。

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考试的费用正在上升。

几十年来,测试成本被限制在设计和制造芯片成本的2%以内。如今,没有人能确定这种成本到底是多少,而且似乎也没有任何单一的公式来确定它。在某些情况下,人们甚至没有紧迫感去寻找答案。

一些重要的变化正在发生,使得任何公式都难以计算,而且这种情况可能会持续数年。

1.可靠性现在是可变成本。随着越来越多的芯片被用于安全关键的应用程序(如汽车)和任务关键的应用程序(如基于云的服务器),潜在的成本结构已经变得更加复杂。考虑汽车应用。虽然如果电动车窗执行器停止工作会很烦人和不方便,但用于驱动系统的芯片则完全是另一回事。事实上,从最初的芯片设计开始就存在缺陷,这些芯片的寿命应该超过十年。

因此,测试执行器的成本将大大低于发动机加速器或控制自动制动或车道漂移的芯片。数据中心发生故障的成本是如此之高,以至于客户愿意为电池的测试、检查、计量、老化以及其他任何可以提高可靠性的步骤支付额外的费用。从设计阶段开始,更多的验证、模拟和基于实验室的测试都要完成,然后进入芯片的整个生命周期都要被监控的领域。

2.更多的组件使得上下文测试变得必不可少。一种是系统测试,一种是系统的测试。而系统测试很好理解和在工厂完成,不同系统的交互可以创建问题甚至对芯片内部规范。变异,在光刻边缘位置错误,和许多其他制造业的影响可能不会显示设备将如何表现在其他设备的背景下,随着年龄的增长和互动,这些影响可能会变得更糟。

测试这些问题需要深入了解芯片如何与其他芯片和系统相互作用。就AI/ML而言,它还需要深入了解这些设备在自我优化过程中会如何变化。这是可以测试的,但需要时间,而时间需要资金和其他资源的投资,而这些并不被认为是典型测试方案的一部分。

3.小批量定制设计更难测试。在finFET时代之前,大多数设计都是单片平面的。在7nm之后,越来越多的高端设计变成了采用某种先进封装的多芯片实现,而且它们越来越异构。有多个IP块、多个处理元素和多个内存类型,其中很少有10亿或更多单位的批量生产。

结果,每个芯片需要更多的努力,每一美元,对这些设备进行全面的测试和理解所有可能的相互作用,和一个更高比例的总开发成本确保芯片不会失败在前六个月使用。其中一些可以转移到实验室中,而另一些可以通过更好的模拟、仿真和更广泛的验证来处理,特别是使用正式的工具。但底线是,有如此多独特的实现,甚至开发一个测试探针或检查程序都是更具挑战性的。

那么,这对测试成本意味着什么呢?答案是没有人能确定。ATE可能保持在2%的水平,但是测试的实际成本现在需要基于体积、复杂性和失败的成本进行计算。随着芯片在更关键的应用中使用,并且在更广泛的设备上使用,成本可能会有很大的变化,测试的实际成本也会有很大的变化。



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