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当AI遇上HBM:泰瑞达助力应对太比特时代的内存测试挑战

AI与云基础设施正在重塑HBM测试要求。AI系统的重心已从运算速度转向数据传输,HBM(高带宽内存)如今成为决

测试面面观:从晶圆到数据中心,应对AI时代的测试需求

AI正在重塑支撑自身运行的基础设施,这一点在计算层体现得尤为突出。随着服务器架构与AI加速器复杂度持续提升,测

加速AI布局,泰瑞达发布领域专用助手MyInfo Copilot

生成式AI正逐步融入日常工作流程,我们也在加速推进以保持领先。作为公司AI发展路线图的一部分,泰瑞达开发了My

共封装光学技术:未来数据中心技术的测试挑战

人工智能(AI)驱动的数据中心正不断突破速度与效率的极限,进而催生了对更高带宽、更低功耗技术的迫切需求。硅光子

系统级测试(SLT)赋能下一代高性能芯片量产落地

随着半导体晶体管尺寸持续微缩、芯片复杂度指数级增长,半导体测试已成为保障产品质量的关键环节。同时可接受质量水平

光速级测试:泰瑞达赋能硅光子与共封装光学可扩展测试

如今,单次ChatGPT查询的功耗约为传统谷歌搜索的十倍,且随着人工智能(AI)向图像和视频生成领域拓展,这一

AI推动算力升级,测试护航先进封装与芯粒发展

人工智能(AI)正深刻改变各行各业,不仅优化了我们的日常生活体验,而且提升了我们的工作效率和决策能力。然而,A

泰瑞达“3 for 3”视频系列 | 泰瑞达UltraEdge

随着半导体技术的复杂度不断攀升,半导体设计和制造过程中产生了大量数据,但我们尚未完全掌握如何将这些数据转化为可

硅光子学引发全新测试挑战

半导体芯片的持续进步推动着技术与创新的飞跃。如今,这些成果已广泛应用于数据中心AI高性能计算、边缘AI设备、电

NXP借助泰瑞达Portbridge与Lauterbach TRACE32提速产品上市

导语:随着芯片复杂度持续攀升,芯片的调试面临诸多严峻挑战。工程师需应对复杂的软硬件交互问题,而对这些问题的根本

媒体联络人

 

Traci Tsuchiguchi

Investor Relations

investor.relations@teradyne.com

公司LOGO

 

泰瑞达公司标志的高分辨率版本