人工智能芯片的飛速發(fā)展正深刻改變著半導(dǎo)體行業(yè)。如今的高性能 CPU 和 GPU 在單個基板上集成了數(shù)十億個晶體管，并通過2.5D和3D堆疊等先進封裝技術(shù)提升計算效率、降低延遲。然而，隨著人工智能芯片日益復(fù)雜，業(yè)界開始呼吁將測試階段前移至晶圓測試。這種轉(zhuǎn)變不僅能在制造過程中更早地篩查出缺陷芯片，減少浪費，還能顯著提升總體產(chǎn)量，帶來可觀的成本優(yōu)勢。

盡管晶圓測試有諸多優(yōu)勢，卻面臨著一項嚴峻挑戰(zhàn)：散熱問題。人工智能芯片為應(yīng)對高性能計算負載而設(shè)計，這意味著測試過程中會產(chǎn)生大量熱量。若無法有效控制溫度，熱量積聚將導(dǎo)致測試結(jié)果失真、探針受損，甚至可能危及芯片本身。與最終測試階段可通過封裝集成冷卻方案不同，晶圓級測試需要采用完全不同的散熱機制來應(yīng)對熱負荷。

挑戰(zhàn)的核心在于電氣探測所用的微凸塊密度極高。這些測試點數(shù)量可達數(shù)千個，直徑僅幾微米，必須確保精確接觸，以保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性。然而，龐大的連接數(shù)量和高功率密度往往導(dǎo)致局部熱量集中，因而精確的溫控至關(guān)重要。若散熱不佳，極易引發(fā)熱失控，進而影響測試精度，導(dǎo)致結(jié)果失真。

為了解決這一難題，ERS 推出了高功率液冷卡盤系統(tǒng)。在測試復(fù)雜的嵌入式處理器和高并行性器件時，該系統(tǒng)可為被測器件（DUT）提供精準(zhǔn)的溫度管理。憑借先進的卡盤熱交換器，液冷卡盤系統(tǒng)在 -40°C 時即可耗散高達 2500W的功率（300 mm 晶圓），且溫度均勻性保持在業(yè)界領(lǐng)先的 ±0.2°C。此外，該系統(tǒng)還支持單獨芯粒及全晶圓接觸測試，滿足多樣化測試需求。

成功攻克復(fù)雜嵌入式處理器和高并行性器件的晶圓測試難題，標(biāo)志著半導(dǎo)體行業(yè)邁出了重要一步。解決溫控挑戰(zhàn)不僅能提升測試效率，還能進一步提高良率與成本效益。隨著人工智能驅(qū)動硬件需求的持續(xù)增長，投資尖端的晶圓級測試解決方案已成為企業(yè)保持競爭力的關(guān)鍵。

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