如何进行AI算力芯片电源测试？低电压大电流测试解决方案指南

各位电子工程师和AI硬件开发者，今天咱们来聊聊一个让很多芯片设计者头疼的问题——如何对AI算力芯片进行可靠的电源测试。随着AI芯片算力飙升，功耗问题日益严峻：芯片工作电压已从5V一路降至1V甚至更低，而电流需求却飙升至数百安培。这种“低电压大电流”的组合，让传统测试方法完全失效，测试不准直接导致芯片性能下降甚至烧毁。那么，该如何应对这些挑战呢？

一、为什么AI芯片需要特殊的低电压测试？

AI芯片的功耗惊人。Meta计划购买35万个H100 GPU芯片，使公司GPU总量达到约60万个。这些芯片在工作时会产生大量热量，处理器芯片每平方厘米的面积上能产生300瓦的峰值功率，功率密度超过典型的核反应堆。

更严峻的是，电压降低使得噪声裕度大幅减小。传统芯片工作电压是5V，慢慢演化到3.3V，1.8V，1.5V，如今算力芯片和高速接口芯片的工作电压基本都在1V左右，甚至更低。在1V电压下，电源纹波和噪声必须控制在3mV以内，而普通示波器和探头的系统底噪峰峰值就在5mV以上，这意味着测试系统本身的噪声就可能超过允许限度。

个人观点：我认为低电压测试不仅是技术挑战，更是商业竞争的关键。测试不准可能让**的芯片设计无法发挥真正性能，甚至导致项目失败。

二、低电压大电流测试的核心挑战

电源完整性要求**

AI芯片的Core电压与GPU电压范围大约在0.6V至1.5V，VCORE电源的电流范围大约在300A至800A；GPU电源电流范围在800A~1400A，并持续朝大电流及高功率发展。这么大的电流在微小电压波动下就会引起巨大功率变化，对电源稳定性要求**。

热管理困难

大电流测试会产生大量热量。常规的示波器和探头，系统底噪峰峰值在5mV以上。而有些算力芯片和通信芯片，要求电源噪声的峰峰值必须小于3mV。测试系统需要能在高温环境下保持精度，这需要特殊的散热设计和材料。

测量精度难保证

在低电压测量中，微伏级的误差变得至关重要。热电或约翰逊噪声电压会限制所有电气测量的*终分辨率，它是由电路电阻内部的热骚动引起的。这种噪声电压为V_n = √(4kTBR)，其中k是玻尔兹曼常数，T是温度，R是电阻，B是噪声带宽。

三、测试解决方案与技术突破

专用测试设备

针对这些挑战，业界推出了专用解决方案：

泰克TPR系列电源轨探头在20MHz带宽下的底噪峰峰值低至300μV，即使在4GHz的全带宽下，底噪峰峰值也只有1.3mV。这款探头还支持高达60V的偏置电压和多种探头附件，能同时测量噪声纹波和直流电压变化。

费思FT68200NZ/N系列电子负载能达到0V@1200A和0.2V@5000A的超低电压大电流性能，电流精度控制在0.05%+0.05%F.S.，电压精度控制在0.025%+0.025%F.S.。这种性能对国产电子负载来说是一个里程碑式的突破。

先进连接技术

采用低热电势连接技术至关重要。由卷边铜套管和接线片制成的接头构成的是冷焊铜-铜连接点，其产生的热电EMF很小。所有连接点应该靠近，并提供连接到共用大块散热片的良好热耦合，这种耦合必须通过具有较高热传导率的电绝缘体来实现。

智能测试策略

• 动态负载测试：模拟AI芯片工作时的快速负载变化，测试电源响应速度

• 多参数同步测量：同时监测电压、电流、温度参数，分析其相互关系

• 自动化测试流程：减少人为干预，提高测试一致性和可靠性

四、实施低电压测试的实用指南

搭建低噪声测试环境

1. 1.减少热电势误差：确保所有连接点使用相同材料，尽量减少电路内部的温度梯度

2. 2.屏蔽电磁干扰：引线应尽量短并严格固定好，引线必须靠紧布线，或者进行屏蔽以尽量减少磁场感应的电压

3. 3.消除接地环路：将所有设备在一个点上接地，使用隔离的电源和仪器

选择合适测试设备

基于测试需求选择合适的工具：

校准与验证

1. 1.定期校准所有测试设备，确保测量准确性

2. 2.使用已知标准源验证测试系统整体精度

3. 3.在不同环境条件下测试，验证系统稳定性

数据分析与解读

1. 1.建立基线数据，便于后续比较分析

2. 2.关注趋势而不仅仅是**值

3. 3.建立故障模式库，快速识别常见问题

五、未来趋势与技术创新

AI驱动的测试优化

人工智能技术在电子测试中的应用正日益广泛。通过引入人工智能电子测试的效率和精度得到了显著提升。AI可以通过机器学习和深度学习算法，快速处理和分析大量测试数据，从中提取有价值的信息。

更高精度更低功耗的测试设备

随着边缘AI芯片对功耗要求的提高，测试设备也需要相应升级。边缘AI芯片低功耗设计是其在移动设备、物联网终端等资源受限场景中落地的关键。测试设备同样需要降低功耗，同时提高精度。

虚拟测试与数字孪生

结合数字孪生技术，可以在实物测试前进行大量虚拟测试，减少实际测试时间和成本。通过构建芯片电源系统的数字模型，预测其在实际工作条件下的表现。

**见解：我认为，低电压测试技术正在从“辅助性技术”转变为“核心赋能技术”。随着AI芯片向3nm、2nm甚至更先进制程发展，工作电压将进一步降低，电流需求则会继续增加。未来成功的AI芯片企业，不仅是设计能力强，测试和验证能力同样将成为核心竞争力。

测试技术的创新节奏可能需要与芯片设计同步甚至超前——因为如果没有合适的测试方法，即使设计出**的芯片，也无法充分验证和调优其性能。这意味着测试设备厂商需要更早地介入芯片设计流程，与芯片设计师紧密合作。

随着量子计算等新兴技术的发展，我们可能会面临更多前所未有的测试挑战。那些今天在AI芯片低电压测试中积累的经验和技术，或许将成为应对未来挑战的重要基础。