Halbleitertest Advantest setzt auf neue Testverfahren für komplexe AI-Prozessoren

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Heitec AG

Shanghai Yongming Electronic Co., Ltd.

Traditionelle ATE-Konzepte stoßen an ihre Grenzen, denn durch den verstärkten Einsatz von KI verändert sich auch die Testlandschaft. Advantest verfolgt eine Plattformstrategie, um integrierte Testsysteme zu entwickeln, die Software-Hardware-Co-Design unterstützen. Mit einem praktischen Nebeneffekt.

Während KI-Anwendungen exponentiell wachsen, was von Datenzentren bis hin zu autonomen Fahrzeugen reicht, werden die zugrundeliegenden Chips immer komplexer und leistungshungriger. Test von Halbleiterchips werden nicht nur komplexer, sondern müssen auch schneller und in hoher Qualität erfolgen. Diese Entwicklung erfordert völlig neue Ansätze in der Halbleiterfertigung und insbesondere beim Testen der produzierten Chips.

Marktführer legt Weg für die KI-Ära fest

Das japanische Unternehmen Advantest ist Spezialist Automatic Test Equipment (ATE) mit einem Marktanteil von 58 %. Das Unternehmen rechnet damit, dass die globale Halbleiterproduktion bis 2029 erstmals eine Billion US-Dollar überschreitet. Der Haupttreiber: AI-Anwendungen in Rechenzentren, Smartphones, Automotive und Edge-Computing.

Die Herausforderung liegt in der steigenden Chipkomplexität. AI-Prozessoren nutzen zunehmend 2,5D- und 3D-Packaging-Technologien, Chiplet-Designs und High-Bandwidth-Memory-Interfaces. Diese Architekturen erfordern neue Testmethodiken, da herkömmliche Einzelchip-Tests nicht ausreichen.

Die Entscheider bei Advantest verfolgen eine systematische Erweiterung des Produktportfolios entlang der Semiconductor-Value-Chain:

• HPC/AI-Fokussierung: Entwicklung spezieller Testsysteme für energieintensive AI-Chips mit Stromaufnahmen bis zu mehreren hundert Ampere. Die neuen Systeme können parallelisierte Multi-Site-Tests durchführen und dabei thermische Effekte in Echtzeit kompensieren.

• Adjacent Markets: Expansion in vor- und nachgelagerte Prozesse wie EDA-Tool-Integration, System-Level-Test (SLT) und In-Field-Testing. Besonders der SLT-Bereich wächst, da komplexe SoCs erst im Systemverbund vollständig validiert werden können.

• Supply Chain: Verstärkung der Lieferantenbeziehungen, insbesondere bei kritischen HF-Komponenten und Präzisionsmessgeräten, die bei aktuellen Lieferengpässen als Bottleneck wirken.

• Partnerschaften: Kooperationen mit führenden Foundries und Fabless-Unternehmen für frühe Technologie-Roadmap-Absprachen.

Neue Plattformen für komplexe Testanforderungen

Die V93000 EXA Scale wurde für die Anforderungen moderner AI-Chips konzipiert. Kernmerkmale:

• DC Scale XHC32 mit skalierbarer Parallelschaltung von Stromversorgungsmodulen für leistungshungrige HPC-Device.

• Pin Scale Multilevel Serial für High-Speed-IO-Tests bis 112 GBit/s.

• Integrierte HF/Analog-Testkapazitäten für Mixed-Signal-SoCs.

Die MTe Power Test Platform adressiert den wachsenden Wide-Bandgap-Halbleitermarkt (SiC, GaN). Das System unterstützt Spannungen bis 3,3 kV und Ströme bis 600 A. Damit deckt das System die kritischen Parameter für Automotive- und Energiewendetechnologien ab.

Besonders relevant für Entwicklungsteams ist SiConic: Die Plattform verbindet Emulation, Prototyping und ATE in einer einheitlichen Softwareumgebung. Testprogramme lassen sich direkt von der Emulationsphase auf die Produktionsumgebung übertragen. Das reduziert die Bring-up-Zeit um bis zu 70 %.

Photonische Integration als neuer Testbereich

Mit dem V93000-Triton-Photonic-Test-System erschließt Advantest gemeinsam mit FormFactor den wachsenden Markt für optische Chips. Diese werden für Hochgeschwindigkeits-Datenübertragung in Rechenzentren und für Lidar-Systeme in autonomen Fahrzeugen benötigt. Das System kombiniert elektrische und optische Testverfahren in einer Plattform.

Ein Blick auf die Zahlen

Die Quartalszahlen Q2/FY25 zeigen die Marktdynamik: Umsatz von 262,9 Mrd. Yen (+38 % YoY), Betriebsgewinn 108,4 Mrd. Yen (+70,7 % YoY). Die operative Marge liegt bei 41,3 %. Für das Gesamtjahr prognostiziert Advantest einen Umsatz von 950 Mrd. Yen.

Treiber sind primär Memory-Testsysteme für High-Bandwidth-Memory- (HBM-) und SoC-Testsysteme für KI-Beschleuniger. Beide Segmente profitieren vom ChatGPT-getriebenen Boom in der Rechenzentrumsausstattung.

Für Elektronikentwickler ergeben sich mehrere Konsequenzen:

• Testkonzepte überdenken: System-Level-Tests werden wichtiger als reine Die-Level-Validierung. Entwicklungsteams müssen Testsoftware früher in den Designprozess einbinden.

• Thermomanagement kritisch: AI-Chips erreichen Verlustleistungen über 700 W. Test-Setups müssen entsprechende Kühlkonzepte vorsehen.

• Multi-Site-Testing Standard: Parallelisierung wird zur Kostenkontrolle zwingend erforderlich. Testzeiten von mehreren Stunden pro Device sind produktionstechnisch nicht darstellbar.

• Photonik-Know-how erforderlich: Co-packaged Optics etablieren sich in High-End-Systemen. Entwicklungsteams benötigen sowohl elektrische als auch optische Messkompetenz.

 (heh)

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