Il burn-in esce dal forno. Il 12 ottobre Teradyne ha esteso ai test di stress per l'affidabilità la piattaforma Titan HP, nata per il system level test. Vuole così applicare agli acceleratori AI per data center un metodo finora usato soprattutto nell'automotive e nei componenti ad alta affidabilità. La soluzione è già disponibile e in uso in produzione.
Dalla temperatura dell'aria alla temperatura di giunzione
Nel processo tradizionale i dispositivi passano diverse ore in batterie di forni dedicati, dove si controlla la temperatura dell'aria, e solo dopo arrivano ai test funzionali. Titan HP cambia riferimento: ogni dispositivo resta alla propria temperatura di giunzione target mentre esegue carichi di lavoro realistici. Il controllo termico è gestito sito per sito e calibrato sulle caratteristiche termiche e sulle zone di alimentazione di ogni componente. A questo si aggiunge una potenza erogabile per dispositivo che Teradyne definisce elevata, senza però darne il valore. Secondo l'azienda è questo che permette di mantenere le condizioni di stress anche su chip con consumi e dissipazione che metterebbero in difficoltà i processi basati su forni.
Il motivo è semplice. In un componente ad alta densità di potenza, la temperatura dell'aria nel forno dice poco su quella reale del die, che dipende dal carico applicato e da come sono distribuite le zone di alimentazione. Regolare lo stress sulla giunzione vuol dire applicarlo in modo più uniforme e ripetibile da un pezzo all'altro.
Slot asincroni, un solo record per dispositivo
L'architettura è asincrona a slot: ogni slot si carica e si testa in modo indipendente. Un ciclo di stress lungo su un dispositivo non blocca il resto del sistema, e i singoli siti possono andare in manutenzione senza fermare la macchina. La stessa piattaforma serve sia per il system level test sia per i test di affidabilità, con un vantaggio evidente sugli investimenti in apparecchiature. Nei test di affidabilità ogni dispositivo conserva in un unico record tutta la storia delle prove e delle condizioni di stress subite, informazione utile per l'analisi dei guasti e per la qualifica.
I programmi di test girano sul software Atlas di Teradyne. Atlas permette di importare programmi esistenti o scriverne di nuovi, e di trasferirli sugli altri sistemi Teradyne per il system level test. L'azienda dichiara di aver costruito la roadmap sulla potenza disponibile per dispositivo sulle esigenze dei futuri acceleratori AI, così che i clienti possano restare sulla stessa piattaforma quando i consumi cresceranno.
Perché l'AI ha bisogno del burn-in
Il ragionamento è prima di tutto economico. Se un acceleratore si guasta dopo l'installazione in un rack operativo, il costo è tale che i chip per data center e cloud finiscono nella stessa categoria dei componenti automotive. «Ai nostri clienti viene richiesto di fornire dispositivi AI ad alta potenza con livelli di affidabilità che, fino a poco tempo fa, erano tipici del settore automotive», ha dichiarato Jason Zee, vicepresidente e general manager della divisione Integrated Systems Test di Teradyne. Secondo Zee, spostare gli stress di affidabilità su una piattaforma di system level test riduce i costi di test, accorcia il time-to-market e produce dati più completi su ogni pezzo consegnato.
Il contesto spinge nella stessa direzione. Nella produzione ad alto volume e negli impianti OSAT, gli investimenti, lo spazio disponibile e la capacità di movimentazione delle batterie di forni sono sempre più sotto pressione. Con queste funzionalità Teradyne copre tutto il percorso del dispositivo AI: wafer probe, package test, system level test e ora anche reliability stress testing.
Per chi progetta e qualifica acceleratori AI, portare il burn-in su una piattaforma SLT significa tre cose: stress regolato sulla temperatura di giunzione e non sull'aria, una sola cella per due fasi di collaudo e la tracciabilità completa di ogni pezzo. Resta da capire fin dove la piattaforma reggerà la crescita dei prossimi acceleratori, perché Teradyne non ha ancora reso pubblici i valori di potenza per sito.
