AI 驅動資料前饋：擴大採用基於捨得的先進測試方法學
為何重要
基於捨得（Chiplet）的包裝是硬體規模化的關鍵，但也讓測試階段成為瓶頸。透過引入 AI 驅動的 Data Feed Forward 架構，業者正試圖將測試從成本中心轉化為資料驅動的品質最佳化工具，這對於後段封裝廠（OSAT）與 Fabless 廠維持良率與競爭力具有戰略意義。
隨著先進半導體封裝從單片晶片（monolithic dies）轉向基於捨得（Chiplet）的架構，測試複雜度產生了根本性變化。
- Data Feed Forward (DFF) 基礎設施旨在於完整的供應鏈中收集、轉換、傳輸及套用測試資料。
- Exensio Test Operations 與 Exensio StudioAI 提供 ModelOps 能力，管理從資料庫訓練到部署的模型生命週期。
- DFF 讓早期生產步驟產生的測試資料能供後續階段使用，帶來效率（跳過燒錄）、品質（預測修剪目標）及效能（豐富即時模型）的三重提升。