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液冷赋能下AI芯片模块老化测试的技术突破与适配测试治具实践
本文将聚焦AI芯片/模块老化测试，解析液冷技术的核心优势，深入探讨BGA4000+pin脚特性与400KHz测试频率的技术逻辑，并结合鸿怡电子水冷测试治具的适配设计，展现高效老化测试的实现路径。 三、鸿怡电子水冷测试治具：精准适配AI芯片老化测试的技术实践针对AI芯片/模块老化测试的核心需求，鸿怡电子研发的AI芯片/模块水冷测试治具，通过针对性的结构设计和功能集成，实现了对BGA4000+pin （二）ESD设计：保障测试过程芯片安全AI芯片的精密电路对静电极为敏感，ESD（静电放电）防护是测试治具的核心安全设计。 在AI芯片功率密度持续攀升、封装集成度不断提高的背景下，液冷技术与高精度测试治具的结合，已成为破解老化测试难题的核心路径。 鸿怡电子AI芯片/模块水冷测试治具通过pin脚防呆、ESD防护、高效水冷等针对性设计，实现了对核心测试需求的完美契合，为AI芯片的可靠性验证提供了有力支撑。
19910编辑于 2026-01-07 内存芯片测试:DDR4-LPDDR44X-LPDDR55X芯片测试夹具治具
芯片出厂前的测试环节直接决定产品可靠性，而测试座、治具的适配性是保障测试精度与效率的核心。 测试座与测试治具适配方案（谷易电子案例）测试座与治具的结构设计、材质选择直接影响测试精度与效率，谷易电子针对三种芯片的特性，提供了差异化的定制方案，兼顾量产效率与测试可靠性。1. 测试治具采用模块化设计，支持有球/无球芯片测试，集成低功耗供电模块，可精准模拟移动设备的电压波动（±10%）。 LPDDR5/5X芯片测试座与治具应对LPDDR5/5X的高频、宽温域需求，谷易电子推出高精度旋钮翻盖式测试座与车规级双扣式测试座两大方案。 测试治具集成120GHz同轴探针与垂直TSV检测方案，支持AI驱动的测试优化，通过机器学习分析HTOL数据，动态调整测试参数。
93010编辑于 2026-01-21- 来自专栏集成电路IC测试座案例合计
DDR存储芯片的种类、封装测试与芯片老化座、测试夹具治具应用
AI驱动校准：通过机器学习动态补偿探针磨损，误判率降低至0.01%，并支持自动生成测试报告。 2. DDR芯片老化座与夹具治具多场景适配：GDDR测试治具支持10GHz高频颗粒，可同时测试4颗芯片，冷却系统确保稳定性；DDR芯片测试夹具（如HMILU-DDR96pin）采用合金翻盖设计，支持0.8mm 定制化服务：根据客户主板布局设计治具，如针对DDR5的288针接口优化探针排列，确保信号传输延迟＜0.5ps。 鸿怡DDR存储芯片测试解决方案通过高精度、宽温域、智能化设计，为国产DDR芯片的研发和量产提供了关键支撑。 未来，随着3D堆叠、HBM等技术的引入，测试设备需进一步提升高频信号处理（如100GHz）和高密度集成能力，以满足AI、数据中心等场景的需求。
1.6K10编辑于 2025-07-30 - 来自专栏集成电路IC测试座案例合计
鸿怡IC芯片测试老化耗材工程师：了解芯片测试座、测试夹具、测试治具
一、概念辨析：芯片测试座、夹具、治具的定位与差异在芯片测试体系中，测试座、夹具、治具是 “核心接触 - 定位固定 - 功能实现” 的三级支撑体系，三者功能互补但定位不同，共同保障测试的精度、效率与可靠性 鸿怡电子典型应用工业芯片温老化治具：鸿怡为工业功率芯片（IGBT）设计的 “175℃高温老化治具”，集成测试座、加热模块、温度控制系统，可同时老化 32 颗芯片，老化过程中实时监测芯片漏电流，筛选出早期失效品 ，芯片长期可靠性提升 20%；医疗芯片高压耐压治具：针对医疗设备中的电源管理芯片，鸿怡定制高压隔离治具（隔离电压 1000V），集成过压保护功能，在 500V 耐压测试中，测试座接触阻抗稳定＜5mΩ，确保耐压测试精度 三、三者协同应用：不同领域的测试体系搭建芯片测试的精准与高效，依赖测试座、夹具、治具的深度协同。 芯片测试座、夹具、治具是芯片测试体系中不可或缺的三大核心器件，其中测试座是 “接触核心”，夹具是 “定位基础”，治具是 “功能延伸”。三者的协同配合，直接决定芯片测试的精度、效率与可靠性。
52511编辑于 2025-11-05 - 来自专栏机械之心
如何制作PCBA测试架与治具？
PCBA测试架也叫做测试治具，专门用于对产品的功能、功率校准、寿命、性能等进行测试、试验等。在制作PCBA测试架时，PCBA工厂需要向测试架制作方提供相应的制作资料才能制作出合格的测试架。 a、ICT测试治具：主要包含电路板的通断、电压和电流数值及波动曲线、振幅、噪音等；b、FCT测试治具：FCT测试需要进行IC程序烧录，对整个PCBA板的功能进行模拟测试，发现硬件和软件中存在的问题，并配备必要的生产治具和测试架 根据测试产品及客户的测试要求选择最合适的治具控制方式进行设计，设计出压板、载板等模块；b. 治具的压板或者载板在设计时位置一定要精确，不能让产品在测试时被压坏；c. 测试治具的定位要准确，连接器对接要顺畅；d. 测试治具都会设计一个盒子，把测试产品置于盒子内，在治具设计时一定要保持盒子的充足空间，盒内的布局一定要合理；e. 测试治具预留的接口位置应准确、足够且布局合理。4. PCBA测试治具接线要求a. 开线口需要开出2mm内，先将电线的开线口加锡及测试锡线位加锡；b. 焊好的电线不能有摆动及松动现象；c.
2.1K20编辑于 2023-04-24 - 来自专栏CSharp编程
一款ICTFCTATE治具夹具的测试软件
——让您的产品测试更高效、更智能在电子制造行业，测试环节决定了品质与效率。 无论是 ICT 在线测试（In-Circuit Test）、FCT 功能测试（Function Test），还是 ATE 自动化测试（Automatic Test Equipment），传统的治具+软件方案往往存在以下痛点 ： 定制性差：不同产品需要重复开发，周期长、成本高 扩展性弱：协议繁多、接口复杂，缺乏统一的测试平台 效率低下：人工干预过多，数据难以追溯和分析 我们推出的 通用测试上位机 + 专业治具解决方案，正是为了解决这些行业痛点而生 高效治具设计 提供 ICT 探针治具、FCT 功能治具、ATE 自动化测试工装 支持 烧录、通讯、电源、信号、模拟/数字 IO 测试 自动化接口，减少人工操作 3. ✅ 一套平台，覆盖多类测试需求 ✅ 软件+治具一体化交付，缩短项目周期 ✅ 可根据客户需求定制，真正做到快速适配 ✅ 售后支持到位，助力产线稳定运行
69100编辑于 2025-08-31 PCBA测试治具分类、结构设计、工艺流程和上位机开发
一、PCBA测试治具的原理PCBA测试治具的核心作用是对电路板实现快速、可靠、可重复的电气连接，配合测试设备或上位机软件对其进行功能性测试、ICT测试、FCT测试等。 工作流程： 治具通过弹簧针（Pogo Pin）接触 PCBA 指定测试点（测试Pad或接口）。 治具对DUT（Device Under Test）提供电源、电信号、通信协议等输入。 二、PCBA测试治具的分类类型简介应用ICT（In-Circuit Test）治具使用探针对PCB各测试点通断、电压、电流进行测试，检测元器件安装和电气连接正确性。批量生产阶段，适用于标准电路板。 多功能复合治具集成ICT + FCT + 烧录等功能，减少更换治具的时间。自动化产线，大批量生产场景。三、PCBA测试治具的设计要点1. 保护电路：增加TVS、光耦、隔离芯片保护上位机。 接口标准化：如USB、UART、CAN、SPI、I2C等常用通信接口应布局清晰。 3.
1.3K10编辑于 2025-07-29- 来自专栏集成电路IC测试座案例合计
全面解析DDR5内存颗粒的技术革新：DDR5内存测试治具的特点
应用前景和市场趋势 随着越来越多的计算需求转向高性能计算（HPC）、人工智能（AI）和虚拟现实（VR）等领域，DDR5内存颗粒在这些前沿科技中的应用前景也日益广阔。 例如，在AI训练模型时所需的大数据量处理中，DDR5内存颗粒的高带宽和大容量特性将大大缩短模型训练时间，提高AI开发的效率。 在使用DDR5内存测试治具对DDR5-10600、DDR5-9000 CL38和DDR5-7800 CL36 CAMM2超频内存进行测试时，需要符合以下测试要求，并了解该测试治具有哪些优势： 测试要求 ANDK DDR5内存测试治具的优势 高精度测试： ANDK治具有高精度的测试探针，可以捕捉到微小的电气信号变化，确保测试结果的准确性。 先进的测试算法和自动化测试流程，减少人为误差。 根据鸿怡电子IC测试座工程师介绍：使用ANDK的DDR5内存测试治具进行DDR5超频内存测试，不仅能够确保测试的全面性和精确性，还能通过高效的自动化流程和强大的数据分析功能，为工程师提供可靠的测试结果和优化建议
2.3K00编辑于 2024-12-23 - 来自专栏集成电路IC测试座案例合计
英伟达H100算力卡核心测试治具：架构解析与高精度验证实践
英伟达H100算力卡核心测试治具：架构解析与高精度验证实践 英伟达H100 GPU作为当前AI算力领域的标杆产品，凭借其Hopper架构与HBM3高带宽显存，在超大规模模型训练、推理加速及科学计算等场景中展现了革命性性能 本文将围绕H100的核心架构、测试技术难点及国产测试解决方案（如鸿怡电子测试治具）展开深度解析，探讨其在严苛环境下的验证逻辑与产业化应用价值。一、H100算力卡核心架构与工作原理 1. 四、H100算力卡测试治具的关键应用 以鸿怡电子为代表的显卡测试治具解决方案，在H100算力卡核心验证中凸显以下技术优势： 1. 技术演进方向 HBM3e适配：下一代H200显存带宽提升至4.8TB/s，测试治具需支持更高频率信号采集。 三维堆叠测试：针对3D IC封装，开发垂直探针阵列，攻克TSV互连缺陷检测难题。 英伟达H100通过架构创新与高精度测试验证，奠定了其在AI算力领域的统治地位。国产测试治具厂商如鸿怡电子，凭借宽温域兼容性与智能化测试集成，正逐步突破高端GPU验证的技术壁垒。
1.7K00编辑于 2025-03-25 - 来自专栏数据猿
AI芯片新势力中昊芯英，与央企强强联合，国产算力发展将向何处去
随着人工智能进入“AI+”时代，大模型、具身智能等前沿技术飞速发展，算力已成为数字经济的核心生产力，同时国际地缘政治的复杂性给芯片供应链带来了巨大的不确定性，使得“国产替代”成为确保国家科技竞争力的必然选择 杨龚轶凡表示，“从我们今天实际测试的结果来说，中昊芯英即使晚于国际巨头一个制程，也能通过架构创新实现相近甚至更强的性能和更低的能耗。” 在谈及备受关注的液冷技术时，数据猿记者向杨龚轶凡提出了一个业内普遍关注的问题：当前液冷系统中使用的非导电液体成本高昂，甚至被形容为“比黄金还贵”。 杨龚轶凡回答道，随着新型氟化有机相变液体的应用，液冷系统的降温效率大幅提升，中昊芯英与国内领先液体厂商合作，已将整套液冷方案的构建成本降至与传统风冷机房相当。 面对模型规模化、具身智能兴起以及未来产业格局的多重变化，这既为中昊芯英这样的AI芯片新势力带来了前所未有的发展机遇，也带来了巨大的挑战。 从需求端看，大模型的规模正以惊人的速度向万亿参数迈进。
1.1K10编辑于 2025-10-21 2025中国算力产业全景扫描：狂欢之后的冷静账本
报告数据显示，阿里云单相浸没式液冷方案PUE达1.09，机柜功耗密度提升至100千瓦以上。联想问天系列实现100%全覆盖冷板式液冷，PUE低至1.2以下，每年可为500kw数据中心节省电费90万元。 国内企业虽然在电机、减速器等硬件上有突破，但在AI决策算法、高精度传感器上仍有差距。我们认为，具身智能对算力的实际需求被高估，至少未来3年内不会成为算力消耗的主力。 智能网联汽车是实打实的算力黑洞。 华为海思的昇腾系列、寒武纪的思元系列、地平线的征程系列、海光信息的DCU、摩尔线程的夸娥、壁仞科技的通用GPU、还有天数智芯、沐曦、黑芝麻智能、燧原科技等，几乎涵盖了所有活跃的国产GPU/AI芯片厂商。 浪潮信息作为全球第二大服务器厂商，在AI服务器领域具有先发优势；新华三（紫光股份）和超聚变在电信和政企市场根基深厚；中科曙光的液冷服务器已经大规模部署；宁畅、华勤技术、中国长城、工业富联、联想等则在细分场景各有千秋 具身智能和机器人领域，特斯拉、Figure AI、波士顿动力这些国际先驱都在列，国内的小米、阿里巴巴、智元机器人、优必选、宇树科技、银河通用、千寻智能、傅利叶智能、星动纪元等新兴玩家也一个没有落下。
1K10编辑于 2026-03-02- 来自专栏光芯前沿
Supermicro&Micas协同发力：让CPO+液冷成为AI集群规模化标配
的主题分享，聚焦AI数据中心面临的功耗与散热瓶颈，详解了共封装光学（CPO）与液冷技术的协同解决方案，为AI基础设施规模化部署提供了切实可行的路径。 ① 液冷技术：千倍效率的散热革命 液冷技术的核心优势在于其远超风冷的散热效率——散热能力达到风冷的上千倍，能够精准应对高功耗芯片的散热需求。 当前主流ASIC单芯片功耗已达1500W，未来6000W级芯片的出现更让液冷成为必然选择。 Micas Networks基于生态成熟度与数据中心架构需求，将液冷技术延伸至以太网交换机及芯片本身，通过直接冷却核心发热部件，避免了发热中断对设备运行的影响。 随着AI算力需求的持续增长，芯片功耗将进一步提升，网络架构的密度与效率要求也将不断提高，CPO带来的低功耗、高带宽优势，与液冷技术的高效散热能力，将成为支撑AI基础设施规模化的核心支柱。
64610编辑于 2025-11-18 英伟达GTC与黄仁勋的“新故事”
提供液冷/风冷基础架构支持。 Quantum 3450-LD：144个800GB/s端口，背板带宽115TB/s，液冷Spectrum SN6810：128个800GB/s端口，背板带宽102.4TB/s，液冷Spectrum SN6800 模型效率PK DeepSeek软件生态发力AI Agent黄仁勋在现场描绘AI infra的“大饼”因为本次长达2个小时的GTC上，黄仁勋总共只讲大概半个小时软件和具身智能。 和CUDA一样，它只对英伟达的GPU有效果，是NVIDIA AI推理软件堆栈的一部分。用这个软件升级，NVIDIA构筑了自己反击Groq等专用推理AISC芯片的城防。 推出仅两个月，1X、Agility Robotics、Figure AI这三家头部公司都开始用起来了。大语言模型没领先，但具身智能英伟达确实在第一梯队里。
63110编辑于 2025-03-24- 来自专栏集成电路IC测试座案例合计
DRAM、SRAM、NAND、DIMM、LOGIC-DDR存储芯片测试座解决方案
DDR芯片老化座宽温域测试： 温度范围：-65℃~200℃，支持车规级芯片高温反向偏压（HTRB）测试。多工位并行：64工位老化板实现单日10万颗芯片测试，成本降低30%。 DDR芯片测试治具自动化集成：ATE对接：支持与泰瑞达、爱德万测试机通信，实现全流程自动化。 - 探针寿命：钨铜合金探针插拔寿命＞50万次，满足量产需求。 智能化测试系统：AI驱动：机器学习分析测试数据，预判芯片寿命和潜在失效模式（如NAND的Vt-shift优化）。 自适应校准：测试座嵌入算法自动调整ODT、驱动强度，适配不同厂商颗粒。 3. 鸿怡存储芯片测试座、老化座及治具通过高精度信号完整性设计、宽温域可靠性验证和医疗合规性支持，覆盖DDR存储芯片从设计验证到量产的全流程测试需求。 随着DDR5普及和AI芯片需求增长，测试解决方案的创新将成为产业竞争力的关键。
98910编辑于 2025-07-14 一文读懂英伟达GTC：Blackwell Ultra、Rubin Ultra、硅光芯片和人形机器人
英伟达官方提供的Rubin Ultra NVL576参数 在此次GTC大会上，黄仁勋还正式揭晓下一代 AI GPU芯片的命名——物理学家费曼(Feynman)。 提供液冷/风冷基础架构支持。 Quantum 3450-LD：144个800GB/s端口，背板带宽115TB/s，液冷 Spectrum SN6810：128个800GB/s端口，背板带宽102.4TB/s，液冷 Spectrum 模型效率PK DeepSeek 软件生态发力AI Agent 黄仁勋在现场描绘AI infra的“大饼” 因为本次长达2个小时的GTC上，黄仁勋总共只讲大概半个小时软件和具身智能。 推出仅两个月，1X、Agility Robotics、Figure AI这三家头部公司都开始用起来了。大语言模型没领先，但具身智能英伟达确实在第一梯队里。
95910编辑于 2026-03-19- 来自专栏光芯前沿
高能效光互连(200G LPO、慢而宽光互连、RF微波)与液冷系统
在AI数据中心需求持续爆发的背景下，降低光学传输与连接系统的功耗、优化散热架构已成为行业核心诉求。 在HotI 2025会议上，Arista Networks的Andy大佬从高效光学技术与液冷系统两大维度，全面解析当前行业内的技术进展、200G /lane LPO初步测试成果、面临挑战及解决方案。 ◆ 200Gb/ lane LPO模块的测试进展与挑战 当前200Gb/ lane LPO模块的测试仍处于早期阶段，已获取的初步数据呈现出明显的方向差异： - 接收方向表现优异：从光学TIA （跨阻放大器）到交换芯片的接收链路性能良好，即便在D2D（芯片到芯片）插入损耗超过20dB的情况下，仍能实现极低的误码率，满足技术指标要求。 二、液冷系统：AI数据中心的散热刚需与技术创新 ◆ 液冷交换机的必要性与核心优势 在液冷AI数据中心中，空调系统仅能处理背景热负荷，无法为交换机等设备提供有效散热，因此液冷交换机成为必然选择
77010编辑于 2025-09-03 - 来自专栏云头条
6.6 亿 AI 大单
模块二需采用多元开放架构，可集成多种AI芯片，投标采用的AI芯片均具备训练与推理能力，其中浸没液冷AI节点（搭配AI芯片1）侧重于AI训练，机架AI节点（搭配AI芯片2）侧重于推理服务。 模块二配置的AI芯片兼容主流软件应用生态，具备使用面广、迁移灵活、编译开发难度低等特点。 同时，模块二支持主流的AI框架、算法模型、数据处理技术等，提高算力中心的适用度，满足不同应用场景和多类型用户的需求，支持视觉、语音和自然语言处理等多样化的推理及训练人工智能处理任务，更好地支持区域人工智能在深度和广度两个方向实现创新应用和发展 另外，模块二具备5P Flops双精度算力，为人工智能与传统科研的融合提供完善支撑，能够满足AI+基础科学、AI+生物信息、AI+材料模拟等跨学科融合应用场景的需求。 整体项目建设清单：
41520编辑于 2022-05-05 - 来自专栏6G
液冷技术与电信从业者
液冷兴起的原因 从传统风冷向数据中心液冷的转变主要受人工智能和机器学习驱动。这些技术对计算能力提出了巨大需求，进而催生了对超高性能计算机芯片的需求。 芯片制造商竞相开发新型AI级芯片，但在现有技术条件下，这意味着更高的半导体封装密度和时钟频率，同时也带来了功耗和热管理的挑战。 AI级芯片的能耗和发热量显著增加。 AI性能越强大，能耗越高——例如，训练GPT-4模型耗电超过50吉瓦时，约占加州年发电量的0.02%。许多行业专家已发出警告，指出AI正在将世界推向能源危机。 但随着AI时代的到来，功率密度持续提升。据调查，17%的IT专业人员报告机架功率密度在20kW至50kW之间，部分甚至超过100kW。 面对如此高的功率密度，液冷正成为未来的解决方案。 机架级液冷方案 • 技术特点：采用冷却分配单元（CDU）实现机柜/整列冷却，保持设备原有架构 • 优势：兼容现有IT设备，支持50kW+功率密度 • 应用场景：托管数据中心、电信核心机房改造 冷板式或芯片级直接冷却
46510编辑于 2025-02-07 - 来自专栏亿源通科技HYC
液冷技术：迎接AIGC时代数据中心的散热挑战
液冷技术因此成为数据中心散热技术的新热点。在今年的GTC大会上，英伟达不仅展示了B200和GB200芯片，还重点介绍了与其配套的液冷技术。 此外，液冷技术还具有噪音低、占地面积小等优点，非常适合现代数据中心的高密度布局和绿色节能需求。AI时代下，液冷发展有哪些推动力？ ①算力芯片热功率不断攀升，风冷单点散热已达极限随着AI技术的快速发展，算力需求不断攀升，芯片发热量和热流密度也在不断增加。当芯片长时间处于高温运行状态，会影响其性能及使用寿命，增加故障率。 研究表明，当芯片的工作温度接近70-80℃时，温度每升高10℃，芯片性能会降低约50%。 未来计算芯片功耗或将持续增长，而CPU和GPU的整体功耗在AI服务器总功耗中占比达到80%左右，继续采用风冷散热，将导致行间空调需求数量陡增，高密度散热场景下液冷方案成本和性能优势显著。
2.2K10编辑于 2024-08-15 - 来自专栏CU技术社区
从整机柜液冷到全产业生态，戴尔科技亮相全球顶级超算大会
从服务器到整机柜，戴尔液冷的全生态布局 本次大会上，为了让嘉宾更清楚的了解展区的应用场景，戴尔科技对所有展区进行的分类，于是就有了AI区、存储区、工作站区等多个区域。 具体规格方面，ChilledDoor系统具最高75kW机架冷却能力，符合Open19和OCP设计标准，可以兼容绝大多数机架设备。 这样一来，无论是全新采购还是老设备利旧，戴尔科技的液冷解决方案都可以让你的数据中心焕发生机。深耕FPGA，戴尔结下产业应用累累硕果 在看完了液冷解决方案之后，Tom又带我来到了AI与工作站的展区。 如今，AI是整个行业非常热门的概念，戴尔科技也针对AI应用推出了诸多解决方案。 可以预见的是，未来FPGA将会成为越来越重要的芯片，CPU+FPGA深度融合的异构计算更是成为了产业发展的必然选择。
1.1K40发布于 2019-11-26
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