Graphcore 및 NVIDIA의 AI Super Chip GH200과 같은 유명 모델과 같은 AI 프로세서는 엄청난 컴퓨팅 성능을 보여줍니다. 전력 소비 수준이 150W에서 1000W 사이인 이 칩에는 수천 개의 프로세서가 포함되어 있습니다. 이러한 밀집된 통합은 성능을 향상시키는 동시에 전력을 효율적으로 전달하는 과제를 복잡하게 만듭니다.
주요 테스트 고려 사항
- 낭비 없이 적절한 전력 공급 보장
- 테스터와 DUT의 효율적인 열 관리
테스트 절차의 전력 제한
현재 테스트 방법론은 전체 AI 프로세서를 동시에 테스트하는 데 필요한 성능을 제공하는 데 부족한 경우가 많습니다. 제조업체는 개별 섹션을 순차적으로 테스트하는 경우가 많습니다. 테스트에 대한 보다 전체적인 접근 방식을 사용하면 시간과 비용을 모두 절약할 수 있습니다.
현재 높은 수요와 가격이 AI 프로세서의 테스트 비용을 상쇄하고 있지만 이러한 균형은 바뀔 가능성이 높습니다. AI 기술이 더욱 보편화됨에 따라 이러한 칩의 가격이 하락할 것으로 예상되며 이에 따라 테스트 비용(COT)도 비례적으로 감소해야 합니다.
Elevate를 통한 전력 효율성 향상
Elevate는 AI 프로세서의 특정 전력 요구 사항을 충족하도록 설계된 DPS(장치 전원 공급 장치) 반도체를 전문으로 합니다. 우리의 설계는 테스트 중인 장치(DUT)에 대한 전력 공급을 개선하는 동시에 테스트 단계에서 전력을 줄이는 것을 목표로 합니다. 이러한 향상된 효율성을 통해 AI 프로세서의 더 큰 세그먼트를 동시에 테스트할 수 있습니다.
대부분의 AI 프로세서는 1V 이하의 전압에서 작동합니다. 기존 DPS 솔루션은 상당한 오버헤드를 필요로 하여 에너지 낭비로 이어지는 경우가 많습니다. Elevate의 디자인은 채널별 효율성을 극대화하기 위해 선형 스테이지의 스위칭 기능을 통합합니다. 오버헤드가 낮은 선형 스테이지와 스위칭 위상을 결합함으로써 최적화된 전력 효율성을 달성하고 스위칭 잡음을 크게 줄입니다.
엘리베이터에 문의하세요
귀하의 DPS 요구 사항에 대해 더 자세히 논의하려면 언제든지 당사에 문의하십시오. Elevate에서는 혁신이 협업을 통해 발전할 수 있다고 확신합니다. 맞춤형, 반맞춤형 또는 표준 솔루션을 찾고 계시다면 우리는 기꺼이 도와드리겠습니다. 다음 주소로 문의하세요. sales@elevatesemi.com, 그리고 우리는 함께 프로젝트의 미래 궤도를 형성할 수 있습니다.
