전문가 테이블: Semiconductor Engineering은 Archon Design Solutions 및 미국 상무부 IoT의 CEO인 Tom Katsioulas와 함께 제품 수명 전반에 걸쳐 장치 품질 추적을 해결하는 테스트 변경 사항과 데이터 소유권 및 개인 정보 보호에 대한 중요한 우려 사항에 대해 논의했습니다. 자문위원; Ming Zhang, R&D 가속화 담당 부사장 PDF 솔루션; Uzi Baruch 최고 전략 책임자(CSO) 단백질. 다음은 SEMICON West의 테스트 비전 심포지엄에서 실시간 청중 앞에서 진행된 대화의 일부입니다. 이 토론의 첫 번째 부분을 보려면 다음을 클릭하세요. 여기에서 지금 확인해 보세요..

[LR] 장밍(Ming Zhang), PDF 솔루션; Uzi Baruch, proteanTecs; Tom Katsioulas, Archon 디자인 솔루션. 출처: 반도체 엔지니어링/Susan Rambo

SE: 예를 들어, 1달러짜리 칩이 자동차 운전에 필요한 스위칭 전원 장치가 될 수 있는 경우 업계에서는 어떻게 자율 자동차의 시스템 수준 신뢰성을 보장할 수 있습니까? 칩에서 시스템까지 필요한 수준의 자체 테스트를 수행하려면 업계에 무엇이 필요합니까?

바룩: 현재 일어나고 있는 파라메트릭 트렌드를 기능적 관점에서 살펴봅니다. 모니터는 실제로 칩을 시스템의 센서로 만듭니다. 전력 분배를 감지합니다. 차 안에서는 운영 스트레스 관점에서 소프트웨어가 칩에 어떤 영향을 미치는지와 같은 기능적 측면을 살펴봅니다. 이 모든 것은 매개변수적이며 시간이 지남에 따라 달라집니다. 하지만 우리가 말하는 것은 샘플링이 아니라 모니터링이라는 점을 기억하세요.

카치울라스: 여기서 가장 큰 문제는 1달러 칩에서 일어나는 일입니다. 몇 년 전에 DFT에 대한 질문이 제기되었습니다. 사람들이 DFT가 유용하다고 생각했습니까? 모두들 '아, 부동산이 추가되는구나'라고 말하더군요. 오늘은 필수입니다. 그럼 데이터를 살펴보겠습니다. 확실히 자동차, 산업, 항공우주/방위 분야의 칩이 있을 것입니다. 이는 꼭 대량이 아닐 수도 있지만 엄청난 가치를 가지고 있습니다. 그리고 이는 20달러 칩이 아닌 30달러/1달러 칩 내부의 칩에서 나오는 데이터 애플리케이션을 만드는 데 앞장서게 될 것입니다. 가치가 확립되면 이 실리콘 영역을 두 가지 모두에 기꺼이 적용하려는 사람들이 있을 것이라고 장담합니다.

SE: 그러한 변화를 구현하는 데 어떤 장벽이 있습니까?

카치울라스: 업계는 세분화되어 있으며, 우리는 도메인 전문 지식에 매우 중점을 두고 있습니다. 그렇기 때문에 오늘 보실 수 있습니다. 그들은 레벨을 충분히 올리지 못했습니다. 하지만 하지 말아야 할 이유는 없습니다. 그리고 현재 기업에서는 시스템 수준 아키텍처로 전환하고 있습니다. 도메인 전문 지식 전반에 걸쳐 테스트하기 위한 전체 솔루션을 가져오지 않으면 실제로 그렇게 할 수 있는 방법이 없기 때문에 이러한 모든 일이 일어날 것입니다. 오늘날 우리는 그런 일이 일어나지 않도록 전문화되어 있습니다.

SE: 칩 제조업체들은 이러한 방법론이 일부 결함을 찾아내기에 충분하지 않은 문제에 직면하고 있습니다. 이 생태계가 앞으로 작동하려면 현장 모니터링을 나머지 테스트 흐름에 다시 연결할 수 있습니까?

바룩: 그 모니터들이 만들어내는 것 중 하나가 공통언어다. 따라서 현장에서 어떤 일이 발생하고 그 근본 원인을 시스템 수준이나 ATE로 되돌리려는 경우 ATE, 기능 테스트 및 기능 테스트 전반에 걸쳐 사과 대 사과 비교를 수행할 수 있는 데이터 스냅샷이 있습니다. 해당 영역에서. 기껏해야 무슨 일이 일어났는지 이해하기 위해 상관 관계를 수행하는 경험적 방법이 필요합니다. 그래서 대부분의 일이 '문제 발견 없음'으로 끝나게 됩니다. 흥미로운 점은 프로세스 문제의 근본 원인을 찾기 위해 훨씬 더 광범위한 데이터 세트를 살펴봐야 할 수도 있다는 것입니다. 어쩌면 조립 단계에서 발생한 것일 수도 있고, 그렇지 않은 것일 수도 있습니다. 그리고 PDF 솔루션과의 협업은 테스트, 조립, 검사, 프로세스, 설계 등 제조 단계 전반에 걸쳐 많은 데이터 세트를 수집할 수 있기 때문에 매우 의미가 있습니다. 장치와 함께 현장으로 이동하는 무언가로 이 데이터를 강화하면 데이터 문제 해결 및 분석을 위한 훨씬 더 강력한 생태계를 구축할 수 있습니다.

장: 데이터는 개선의 원동력입니다. 현재 테스트 방법론이 깨졌다는 점을 지적하셨습니다. 나는 테스트 방법론이 현재 시대에 뒤떨어졌다고 말하고 싶습니다. 오래된 이유는 도메인별 아키텍처, 수직적 통합, 시스템 수준에서 칩렛 및 이기종 통합이라는 세 가지 새로운 일이 일어나고 있기 때문입니다. 시스템뿐만 아니라 칩과 구성 요소도 소유한 회사가 미래를 주도할 것이라는 점을 인식한다면 설계부터 제조 배포, 라이프사이클에 이르기까지 이러한 관점이 매우 중요합니다. 이에 동의할 수 있다면 테스트 방법론을 업데이트할 수 있습니다.

카치울라스: 그리고 Google, AWS, Microsoft와 같은 기업과의 가상 재통합 추세도 있습니다. 우리는 여전히 긴 공급망을 보유하고 있으며 이를 연결하는 인프라를 갖춘 가상 IDM 복제를 통해 이를 통합하는 방식을 사용합니다. 해당 인프라는 칩 공급업체, 파운드리, OSAT, EMS 공급업체 등의 협력을 통해 탄생했습니다. 왜냐하면 결국에는 데이터가 들어오고 작업이 흘러나오기 때문입니다. 이를 디지털화하면 칩 테스트부터 PCB 테스트까지 데이터를 상호 연결하는 인프라 구축을 시작할 수 있습니다. 이는 이러한 분야가 관심을 갖는 부분입니다.

SE: 처음 시작할 때 몇 명의 테스트 엔지니어가 테스트 데이터에 대한 대가를 받고 싶은지 물으셨나요? 그것이 어떻게 현실이 될 수 있을까요?

카치울라스: IoT 혁명은 이를 현실로 만들 것입니다. IoT는 애플리케이션, 수익화되는 빅데이터, 기기에서 나오는 솔루션을 기반으로 하기 때문입니다. 따라서 이 데이터를 사용하기 시작할 때 가장 먼저 묻는 질문은 데이터 보안에 관한 것입니다. 신뢰할 수 있습니까? 그런 다음 해당 체인을 통해 거꾸로 작업을 시작합니다. 생각해 보면 최종 애플리케이션에서 실제로 데이터로 수익을 창출할 수 있는 유일한 방법은 설계부터 제조까지 디지털 스레드를 생성할 수 있는 것입니다. 그 대답은 오늘 여기에 있는 것이 아니지만, 미래에는 확실히 있을 것입니다. 미래는 데이터에 달려 있다는 사실은 모두가 알고 있습니다. 지금 칩 산업은 변화하고 있습니다. 그들은 '우리가 면도기를 팔았으니 이제 면도날을 팔아라'고 말합니다. 그리고 면도날은 서비스입니다. 나는 칩에서 많은 서비스를 판매할 수 있다. 그리고 이는 기계가 생성하는 데이터를 기반으로 합니다. 그리고 그것은 오늘날에도 가능합니다. Intel에서는 '종량제'를 통해 이를 확인할 수 있습니다. 근본적으로 새로운 서비스를 제공하기 위해 칩을 프로비저닝하는 능력입니다.

장: 귀하가 제공하는 자료가 더 많은 기능을 수행한다면 아마도 비용을 지불할 의향이 있을 것입니다. 또 다른 측면은 동일한 명목 비용으로 실제로 얼마나 많은 가치를 가져오는가입니다. 이는 다이 면적의 3%에 해당하는 공칭 비용이며, 테스트 시간의 공칭 비용은 15초입니다. 우리는 더 많은 정보를 얻고, 더 많은 데이터를 조기에 확보하고, 더 많은 데이터를 더 정확하고 정확하게 통찰력으로 전환해야 합니다.

SE: 얼마 전 새 차를 구입했는데 차가 "데이터를 공유하시겠습니까?"라고 물었습니다. 내 데이터에 대해 얼마를 지불할지 궁금합니다.

바룩: 현재 수행 중인 작업의 실제 작업에는 개인 정보 보호 측면이 없습니다. 우리는 장치 자체에서 발생하는 물리적 측정을 살펴보고 있습니다. 그 컴퓨터가 XNUMX+XNUMX을 하고 있는지는 모르겠습니다. 해당 데이터의 실제 사용은 실제로 귀하를 보호하는 것입니다. 예를 들어 보증 관점에서 볼 때, 자동차 회사는 귀하의 자동차에 속한 것을 수익화하기 위해 귀하에게 해당 데이터를 요청하지 않을 것입니다. 예를 들어 기능 안전에 도움이 되도록 데이터를 활용하는 애플리케이션을 자동차에 적용할 것입니다. 귀하의 행동이나 선호도 또는 귀하에게 맞춤화된 어떤 것도 측정하지 않기 때문에 귀하가 이를 통해 수익을 창출할 수 없습니다. 적어도 그런 종류의 기술에서는 그렇지 않습니다.

카치울라스: 문제는 데이터의 소유자가 누구인가입니다. 내가 IP를 구축하면 내 IP가 데이터를 생성합니다. 나는 IP에 대한 데이터를 소유하고 있습니다. 그런 다음 AMD는 해당 IP를 가져와 칩에 넣고 새로운 데이터를 생성합니다. AMD는 파생 데이터를 소유합니다. 그리고 가치 사슬의 디지털 스레드에 대한 의도, 데이터의 중첩된 라이센스와 함께 귀하의 데이터가 IP, 칩, 컴퓨터에서 오기 때문에 우리는 귀하에게 가서 귀하의 데이터에 대해 얼마를 지불하는지 말할 수 없습니다. PCB, 장치, 애플리케이션. 따라서 귀하에게 적용되는 데이터 부분에 대해 얼마를 지불할 의향이 있습니까?

SE: 그럼 개인 정보 보호 정책을 살펴보겠습니다. 파라메트릭 데이터와 관련된 개인 정보 보호는 없습니다. 그러나 누군가 해당 데이터를 캡처할 수 있다면 경쟁 데이터가 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 센터에서 Amazon과 Google을 비교하면 시간이 지남에 따라 SoC가 어떻게 노후화되는지 보여주는 데이터를 통해 하나가 다른 것보다 낫다는 결론을 내릴 수 있습니다.

카치울라스: 상무부 IoT 자문위원회에 가장 먼저 묻는 질문은 “데이터 기밀성을 어떻게 보호합니까?”입니다. 이는 개인 정보 보호 문제가 아닙니다. 개인정보 보호는 소비자의 몫입니다. 기밀 유지는 기업에 있습니다. 저는 기업이고 데이터를 생산합니다. 나는 그것을 안에 보관합니다. 우리가 제안하는 것은 사람들이 데이터를 공유하지 않는다는 것입니다. 정보를 판매하는 사람들은 데이터 생산자와 소비자를 위한 시장을 만들기 위해 데이터에 대한 메타데이터 색인을 공유합니다. 데이터를 판매하고 공유하는 거래는 두 당사자 간의 사적인 거래입니다. 따라서 중첩된 라이센스 키 체계에 데이터의 디지털 스레드가 필요합니다. 데이터를 따르는 모든 사람은 이를 다운스트림으로 전파할 수 있습니다. Cisco가 칩으로 장치를 개발하고 데이터와 서비스 계약을 생성하기 시작하면 일부 데이터가 어느 쪽에서 왔는지가 관련됩니다. Cisco는 Cisco 모니터를 소유하고 있습니다. 칩을 구입하면 해당 칩을 설계한 사람이 소유한 데이터가 생성됩니다.

바룩: 결국 모니터링은 이를 구현한 실리콘 회사의 소유가 됩니다. 제가 이렇게 말하는 이유는 해당 장치에서 데이터를 추출하려면 이를 활성화하는 프레임워크 코드가 필요하기 때문입니다. 이는 실리콘 회사가 100% 소유하고 있는 것입니다. 실제로는 그 이상입니다. 이 칩이 PCB에 들어가는 순간, 칩을 구입한 후 전체 시스템에 조립한 다른 회사에 의해 활성화됩니다. 해당 데이터는 칩 회사가 허용하지 않는 한 시스템에서 사용할 수 없습니다. 칩, 시스템 및 OEM이 있습니다. 스레드 전체에서 해당 데이터를 활성화하려면 세 가지 모두의 동의가 필요합니다. 하지만 그 핵심은 칩에서 나옵니다.

카치울라스: 이 생각을 전하겠습니다. 세상은 데이터 생산자, 데이터 소비자, 데이터 조력자, 데이터 분석자가 될 것입니다. 그런 식으로 생각하기 시작하면 데이터 소유권이 어떻게 확산될지도 이해할 수 있습니다.

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://semiengineering.com/data-system-reliability-and-privacy/