AI晶片設計面臨的三大可靠度挑戰 如何突破？

(點圖看文章)

全球都在瘋AI，NVIDIA執行長黃仁勳更喊出液冷技術將是未來(This is the future)！ 但是當AI越強大，相對在晶片設計與確保效能及壽命的可靠度試驗，就會遇上更多的難關，尤其散熱更是最大考驗，就讓宜特帶大家一起深入了解，AI晶片面臨的可靠度挑戰及解決之道。

 OpenAI與Google日前於最新發表會中，揭曉了旗艦模型「GPT-4o」與「Project Astra」。當使用者與其對話時，不但可相互傳輸文字、圖像和音訊，甚至另一端的機器人還可以透過手機螢幕，描述出使用者身處的環境，並從使用者的口吻中，判斷出使用者的情緒，聊到開心之處甚至還會大笑和歌唱，溝通上完全就跟真人如出一轍。

AI人工智慧技術是透過模擬人腦的類神經網路，經過深度學習，取得物件特徵參數，產生模擬人腦的判斷能力。這看似艱深的AI技術，早已走進大眾的日常生活，從生成式內容、自動駕駛、智能家居到醫療保健，從金融到製造業，應用廣泛且深具潛力。可以預見，AI技術將繼續引領創新，成為推動產業發展的重要引擎。

除了演算法與大數據的演進與支援之外，硬體方面，AI晶片依不同的應用領域，不斷往高效能、高頻寬或低耗電等特性演進。然而這些特點，不僅會影響AI晶片的效能與壽命，甚至，也造成AI晶片可靠度試驗設計手法、設備等，面臨極大挑戰。宜特可靠度驗證實驗室，為您歸納出AI晶片最常見的三大挑戰與解決辦法，本期宜特小學堂，將會逐一說明。

詳細全文：https://pse.is/240618TSIAweb