合作与技术整合 - Advantest America宣布利用NVIDIA的实时人工智能技术革新半导体测试[1] - 公司将NVIDIA的先进机器学习技术与其ACS RTDI平台结合，推动测试工作流向自适应AI驱动系统转变[2] - NVIDIA已选择ACS RTDI平台用于其Blackwell及下一代设备的大规模生产，以支持最新的AI应用[2] 技术优势与效益 - ACS RTDI将半导体测试从传统的验证转变为预测，使其成为AI驱动的持续自适应过程[3] - 该集成可为NVIDIA Blackwell等设备带来实时智能，通过GPU加速计算优化每个芯片的测试集[4] - 可扩展的GPU架构支持多个ML模型并发训练，实现不间断运营，从而提高良率、动态优化测试覆盖率，并显著降低延迟、功耗和成本[4] 应用与未来规划 - ACS RTDI已在全球多个大规模生产站点验证其稳健性，安全支持跨多种应用的AI/ML驱动测试自动化[5] - 公司计划将NVIDIA的NeMo和NIM微服务集成到ACS半导体测试分析解决方案中，以管理异构生产数据并部署能在测试环境中直接运行生成式AI应用的AI代理[6] - 此次合作为半导体创新的下一波浪潮奠定基础，AI不仅加速芯片开发过程，也改变芯片的测试、验证和交付方式[7]

核心观点 - 公司宣布利用实时人工智能彻底改变半导体测试行业 [1] - 通过将英伟达先进机器学习技术与公司云解决方案实时数据基础设施结合 推动从传统测试流程向自适应AI驱动系统转变 [2] - 该整合旨在实现突破性效率提升 降低成本并改善良率 [2] 技术合作与整合 - 英伟达已选择ACS RTDI用于大批量生产 为其最新的Blackwell及下一代设备提供支持 [2] - 集成英伟达AI推理功能 为半导体测试带来实时智能 [4] - 公司计划将英伟达NeMo和NIM微服务纳入其半导体测试分析解决方案 [6] 技术优势与效益 - ACS RTDI将测试从验证转向预测 将半导体生产转变为AI驱动的持续自适应过程 [3] - 可扩展的GPU架构无缝扩展 支持多个ML模型并发训练 实现不间断运营 [4] - 该技术有助于推动良率提升 动态优化测试覆盖率 并显著降低延迟 功耗和成本 [4] 应用与部署 - ACS RTDI已在全球大批量生产现场证明其稳健性 安全支持跨多种应用的AI/ML驱动测试自动化 [5] - 其灵活架构将数据准备 算法和决策分离 使制造商能够随着生产需求变化快速适应 [5] 行业影响与未来规划 - 此次合作为半导体测试的新时代铺平道路 该时代具有自适应 可扩展和智能驱动的特点 [6] - 公司正在为下一波半导体创新奠定基础 AI不仅加速芯片开发过程 还改变芯片的测试 验证和交付方式 [7]