原标题：使用 Die－to－Die PHY IP 的系统级封装的量产测试

随着Chiplet架构与c的普及，Die-to-Die（D2D）PHY IP（如UCIe、HBM PHY、AMD Infinity Fabric等）的量产测试成为确保系统级封装（SiP）良率与可靠性的核心环节。以下从测试挑战、技术方案、量产实施三方面展开分析，结合实际案例与数据提供可落地的解决方案。

一、D2D PHY IP测试的核心挑战

1. 高速信号完整性难题

• 问题表现：

• D2D PHY工作频率已突破56Gbps（UCIe Gen2），信号衰减、串扰、抖动导致误码率（BER）显著增加。

• 案例：某AI芯片在112Gbps UCIe PHY测试中，发现串扰噪声导致BER从10⁻¹²升至10⁻⁹，超出标准3个数量级。

• 根本原因：

• 封装基板材料（如ABF）介电损耗随频率升高（Df在10GHz时达0.015），高频信号衰减达3dB/cm。

• 微凸块（Micro Bump）间距缩小至10μm以下，寄生电容增加20%，导致阻抗失配。

2. 多物理场耦合干扰

• 问题表现：

• 封装内多芯片热耦合导致D2D PHY工作温度差异>20℃，引发时序偏差（ΔTj=20℃→ΔTskew=5ps）。

• 案例：某HPC芯片在高温测试（Tj=125℃）中，发现D2D PHY时序裕量从300ps压缩至150ps，导致链路建立失败。

• 根本原因：

• 芯片间热膨胀系数（CTE）不匹配（如Si=2.6ppm/℃，有机基板=17ppm/℃），导致应力引起的时序漂移。

• 电源完整性（PI）问题：多芯片PDN网络阻抗波动（ΔZ=0.1Ω@1GHz），引发电压噪声（ΔV=50mV），影响PHY供电稳定性。

3. 测试覆盖率与效率矛盾

• 问题表现：

• 传统ATE测试成本高昂（单芯片测试时间>10秒），而D2D PHY需测试所有通道（如1024通道），导致测试时间指数级增长。

• 案例：某4nm工艺AI芯片的D2D PHY测试时间从2小时/片（单通道）扩展至200小时/片（全通道），量产效率下降90%。

• 根本原因：

• 测试向量复杂度提升（如UCIe需要支持PRBS31、LFSR等模式），单通道测试数据量达10TB/s。

• 边界扫描（Boundary Scan）覆盖率不足：传统JTAG仅覆盖10%的PHY寄存器，无法检测深层次故障。

二、量产测试技术方案

1. 高速信号完整性测试技术

• 技术方案：

• 高速示波器（如Keysight DSOZ634A，带宽70GHz，采样率160GSa/s）

• 误码仪（如Anritsu MP1900A，支持BER<10⁻¹⁸测试）

• 预加重/去加重（Pre-emphasis/De-emphasis）：通过动态调整发射端预加重（Tx Pre-cursor=-3dB，Post-cursor=+2dB），补偿高频衰减。

• 均衡器（EQ）优化：采用FFE（前馈均衡）与DFE（判决反馈均衡）组合，将信道损耗容限从15dB提升至25dB。

• 测试设备：

• 实施效果：

• 某数据中心芯片通过上述优化，将112Gbps UCIe PHY的BER从10⁻⁹降至10⁻¹⁵，满足量产标准。

2. 多物理场耦合测试方法

• 技术方案：

• 使用可编程电源（如Keysight N6705C）注入±100mV的电压噪声，验证PHY在电源波动下的稳定性。

• 在ATE中集成红外热成像模块（如FLIR A655sc，精度±1℃），实时监测芯片温度分布。

• 通过动态电压频率调整（DVFS）技术，在-40℃~125℃范围内扫描PHY性能，生成时序-温度补偿表。

• 热-电协同测试：

• 电源噪声注入测试：

• 实施效果：

• 某5G基站芯片通过热-电协同测试，将高温下的时序裕量从150ps提升至250ps，良率提升15%。

3. 测试效率提升策略

• 技术方案：

• 使用机器学习算法（如XGBoost）预测PHY故障模式，将测试向量长度缩短40%。

• 案例：某GPU芯片通过AI优化，将测试时间从4小时/片降至2.4小时/片，测试成本降低35%。

• 采用多通道ATE（如Advantest V93000，支持512通道并行测试），将单芯片测试时间从200小时压缩至4小时。

• 引入测试资源池化技术，动态分配ATE通道资源，设备利用率从30%提升至80%。

• 并行测试架构：

• AI驱动的测试优化：

三、量产测试实施流程

1. 测试流程设计

• 阶段划分：

  
  

  阶段	测试内容	工具/设备	良率控制目标
  晶圆级测试	PHY信号眼图、抖动、BER	高速探针台（FormFactor ZEUS）	≥95%
  封装后测试	多芯片协同工作、热应力测试	多通道ATE（Advantest V93000）	≥90%
  系统级测试	端到端数据传输、长期可靠性	定制化测试板（含高速连接器）	≥85%

  
  

2. 关键参数监控

• 电气参数：

• 发射端输出幅度（Vpp）：800mV±50mV

• 接收端灵敏度（BER=10⁻¹²）：≤-20dBm

• 时序参数：

• 时钟抖动（RMS）：≤0.5ps

• 通道间偏斜（Skew）：≤5ps

• 可靠性参数：

• 高温高湿（85℃/85%RH）测试寿命：≥1000小时

• 温度循环（-55℃~125℃，1000次）失效率：<0.1%

3. 良率提升案例

• 某AI芯片量产案例：

• 问题：UCIe PHY在量产测试中良率仅75%，主要故障为眼图闭合（BER>10⁻¹²）。

• 优化措施：

• 结果：良率提升至92%，测试成本降低28%。

1. 调整封装基板叠层结构，将高频信号层介质厚度从3mil降至2mil，衰减降低1.5dB。

2. 在ATE中增加动态均衡器校准步骤，补偿信道失配。

3. 引入AI驱动的测试向量优化，将测试时间从5小时/片压缩至3小时/片。

四、未来趋势与建议

1. 技术趋势

• 光子-电子混合测试：

• 通过集成硅光子学（SiPh）测试模块，实现光-电协同测试，支持600Gbps以上D2D PHY。

• 在片测试（On-Chip Test）：

• 将测试逻辑（如BIST控制器）嵌入PHY IP，实现自测试功能，减少对ATE的依赖。

2. 实施建议

• 设计阶段：

• 在D2D PHY IP中预留可测试性设计（DFT）接口（如JTAG 2.0、IEEE 1149.7），降低测试复杂度。

• 量产阶段：

• 建立多维度测试数据库（包含温度、电压、频率等参数），通过大数据分析优化测试策略。

总结：D2D PHY IP量产测试的核心逻辑

1. 信号完整性优先：通过预加重、均衡器等技术补偿高频衰减，确保BER<10⁻¹²。

2. 多物理场协同：集成热、电、力多场测试，覆盖-40℃~125℃全温区。

3. 效率与成本平衡：采用并行测试、AI优化等手段，将测试时间压缩至小时级。

4. 全流程监控：从晶圆到系统级测试，建立良率与参数的闭环反馈机制。

通过上述技术方案与实施流程，可实现D2D PHY IP在SiP量产中的高良率（>90%）、低成本（测试成本<$0.5/片）与高可靠性（MTBF>10万小时），为Chiplet技术的规模化应用提供保障。