从压缩到层级互连：AI与HPC芯片测试架构的范式转移

随着人工智能（AI）和高性能计算（HPC）芯片进入埃米时代，复杂SoC（片上系统）的集成规模呈指数级增长。传统的测试压缩技术虽然在过去十年中有效地解决了测试数据容量瓶颈，但在面对千亿级晶体管规模和复杂的片上网络（NoC）架构时，单一的压缩手段已显得捉襟见肘。当前，行业重心正从单纯的“数据压缩”转向“层级互连与高效分发”，这标志着半导体测试设计（DFT）领域的一场深刻变革。 从行业影响来看，测试成本在芯片总制造成本中的占比已成为制约先进制程普及的关键因素。对于AI加速器而言，巨大的计算阵列和高带宽存储器（HBM）的集成，使得扫描测试的路径长度和功耗分配成为极大挑战。引入层级化互连架构，能够实现测试数据的分块管理与局部化路由，从而将测试时间控制在经济可行的范围内，确保良率曲线的快速爬坡。 供应链层面，这一趋势推动了自动化测试设备（ATE）厂商与EDA工具供应商之间的深度协同。设计方不再仅仅关注逻辑功能的正确性，更需要将测试接入点（Test Access Ports）与物理层连接进行协同设计。这要求封测代工厂（OSAT）具备更先进的测试接口能力，以应对裸片级测试（Known Good Die, KGD）的高标准，这对整个IC产业链的垂直整合提出了新要求。 展望未来，随着芯粒（Chiplet）技术的广泛应用，测试的层级化将不再局限于单一芯片内部，而是扩展至整个多芯片封装模块。未来的DFT方案将更加智能化，通过机器学习算法优化扫描链布局，实现自适应的测试数据吞吐。这种从“测试数据压缩”到“全局化测试架构管理”的跃升，将是保障下一代算力芯片可靠性与商业竞争力的基石。企业若能在设计早期就布局高灵活性、可扩展的层级测试架构，将能在未来的高端算力竞争中掌握主动权。