AI 반도체 테스트 및 HSD 설계를 가속화하십시오.

AI 지원 반도체 및 고속 디지털(HSD) 설계의 미래를 열어보십시오. AI 데이터 센터에 최적화된 고급 설계, 디버깅 및 규정 준수 도구를 사용하여 AI 칩을 설계 및 테스트하고, 최첨단 설계를 문제 해결하며, 최신 PCIe, DDR 및 CXL 표준을 충족하거나 능가하십시오.

AI 칩 및 반도체 설계 및 테스트

설계 주기를 가속화하고, 규정 준수 문제를 예측하며, 전자 성능을 최적화하고, 시장을 선도하는 혁신을 더 빠르게 제공하십시오.

AI 최적화된 고속 디지털 설계 문제 해결

정확하고 고성능의 장비로 설계 반복을 줄이고, AI 반도체를 테스트하며, 인쇄 회로 기판(PCB) 성능을 분석합니다.

최신 AI 네트워킹 표준 충족 또는 초과

PCIe®, CXL 및 DDR을 포함한 주요 AI 데이터 센터 표준을 위한 자동화된 테스트 솔루션으로 규정 준수 테스트를 간소화하고 가속화하십시오.

PCIe® 7을 향한 여정

데이터 전송의 미래를 맞이할 준비가 되셨습니까? PCIe® 7 및 CXL은 AI 및 머신러닝과 같은 고성능 애플리케이션을 위한 더 빠른 데이터 전송 속도를 제공합니다. 32Gbaud의 PAM4 신호와 같은 새로운 기술은 기존 NRZ 기반 기술에서 크게 발전한 것으로, 엄격한 허용 오차, 진화하는 사양 및 새로운 구성 요소 모델을 필요로 합니다.

이 웨비나에서는 이러한 표준을 위한 설계 과제에 대해 알아보고, MOI(Method of Implementation) 워크플로를 사용하여 적합성 테스트를 인증하는 시뮬레이션 기반 적합성 솔루션을 탐색합니다.

분산 네트워크 아이콘

자주 묻는 질문: AI 컴퓨팅

데이터 센터가 기하급수적인 트래픽 증가를 지원하기 위해 확장됨에 따라, CPU, GPU, 가속기 및 메모리 인터페이스를 포함하여 데이터 센터가 의존하는 AI 컴퓨팅 인프라는 더욱 엄격한 테스트를 요구합니다. 이제 검증은 최신 데이터 센터 성능의 기반이 되는 PCIe, CXL, DDR, HBM과 같은 초고속 디지털 인터페이스를 다루어야 합니다. 반도체 테스트는 데이터 센터 수준의 스트레스 조건에서 물리 계층 무결성 및 컴플라이언스를 검증하기 위해 키사이트의 실시간 컴플라이언스 오실로스코프, 프로토콜 분석기BERT와 같은 고급 도구를 사용하여 발전하고 있습니다. 이제 테스트는 고밀도 서버 및 맞춤형 실리콘 배포 전반에 걸쳐 신호 무결성, 성능, 전력 효율성 및 신뢰성을 우선시합니다.

현대 데이터 센터는 엄격한 타이밍 마진과 대규모 처리량 요구 사항을 가진 복잡한 칩셋을 기반으로 구축됩니다. 키사이트의 AWG, 고성능 오실로스코프수신기 테스트 소프트웨어와 같은 고급 반도체 테스트 도구는 정밀한 신호 생성 및 분석을 제공하여 안정적인 고속 기능을 보장합니다. 이러한 도구는 메모리 및 I/O 서브시스템 전반에 걸쳐 지터, 신호 저하 및 신호 품질을 감지하는 데 도움을 줍니다. AI 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 및 가상화와 같은 워크로드를 위한 맞춤형 칩을 구축하는 하이퍼스케일러의 경우, 이러한 테스트 솔루션은 검증을 가속화하고 배포 후 시스템 수준 문제를 줄입니다. 궁극적으로 향상된 검증은 현장에서의 오류 감소와 데이터 센터 서비스의 가동 시간 개선을 의미합니다.

데이터 센터 칩 개발은 빠른 주기와 높은 처리량을 요구합니다. 테스트 시간과 비용을 줄이는 것은 지능형 테스트 커버리지, 자동화된 장비의 효율적인 사용, 그리고 설계 초기 단계의 견고한 시뮬레이션에 달려 있습니다. 키사이트의 EDA 번들SIPro(신호 무결성 분석) 및 System Design과 같은 도구를 포함하여 엔지니어가 테이프아웃 전에 고속 채널을 시뮬레이션하고 검증할 수 있도록 합니다. 벤치에서는 BERT실시간 컴플라이언스 오실로스코프와 같은 장비가 PCIe/CXL 및 메모리 인터페이스에 대한 컴플라이언스 및 디버깅을 간소화하여 비용이 많이 드는 재작업을 줄이고 배포 시간을 단축합니다.

데이터 센터 컴퓨팅 시스템의 검증에는 물리 계층 측정, 프로토콜 컴플라이언스 데이터 및 환경 스트레스 데이터의 조합이 필요합니다. 테스트 엔지니어는 BERT, 오실로스코프AWG와 같은 장비에서 비트 오류율, 아이 다이어그램, TDECQ, 지터 허용 오차 및 레인 마지닝과 같은 실시간 성능 지표를 수집합니다. 또한, 키사이트의 PHY Designer 또는 RF Circuit Simulation Professional과 같은 도구의 시뮬레이션 데이터는 최악의 조건에서 동작을 검증하는 데 사용됩니다. 이 데이터는 서버 칩, 메모리 모듈 및 인터커넥트가 하이퍼스케일 환경의 일반적인 까다로운 워크로드에서 대규모로 안정적으로 작동하도록 보장하는 데 중요합니다.

데이터 센터 AI 컴퓨팅 설계가 대역폭 한계를 넘어서고 전력 마진을 줄임에 따라, 엔지니어는 신호 무결성, 프로토콜 컴플라이언스 및 열 안정성 문제에 직면합니다. 칩렛, 스택형 메모리 및 맞춤형 I/O 경로(종종 여러 전압 도메인에 걸쳐)를 테스트하려면 정밀한 도구와 심층적인 프로토콜 가시성이 필요합니다. 수율 또는 출시 시간을 방해하지 않고 고속 검증을 워크플로에 통합하는 것도 어렵습니다. 키사이트의 설계 데이터 및 IP 데이터 관리와 같은 도구는 테스트 범위를 추적하는 데 도움을 주며, 프로토콜 분석기고급 시뮬레이션 스위트는 후기 단계의 예기치 않은 문제를 줄입니다. PCIe 6.0 및 CXL 3.0과 같은 진화하는 인터커넥트 표준 전반에 걸쳐 테스트 설정의 확장성을 보장하는 것은 지속적인 과제입니다.

주요 트렌드로는 구성 가능 및 분산형 아키텍처의 부상, 칩렛 기반 설계 채택, 전력 최적화를 위한 맞춤형 실리콘 등이 있습니다. 데이터 센터 AI 컴퓨팅 테스트를 위한 모범 사례에는 시뮬레이션( SIPro와 같은 EDA 도구 사용)으로 시작하고, 실시간 오실로스코프BERT에서 컴플라이언스 테스트 자동화를 활용하며, 벤치 수준 결과를 시스템 수준 성능과 상호 연관시키는 것이 포함됩니다. 하이퍼스케일러는 더 큰 제어력과 빠른 반복을 위해 테스트를 사내로 가져오는 추세이며, 물리, 프로토콜 및 데이터 관리 계층을 결합한 통합 검증 플랫폼을 사용하여 대규모로 더 빠르고 안정적인 AI 컴퓨팅을 제공합니다.

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