如何测试？神经形态器件测试方案与类脑计算验证指南

当你的类脑计算芯片因测试精度不足导致神经网络训练失效，或者忆阻器阵列因测试通道限制无法验证大规模互联性能时，是否意识到传统的测试方法已经无法满足神经形态计算的前沿需求？这种"测试瓶颈"与"创新突破"之间的矛盾，正是阻碍神经形态计算从实验室走向实际应用的关键障碍。

在2023年5月4日至7日上海举办的第四届半导体青年学术会议上，泰克科技展示了其针对神经形态器件与类脑计算的先进测试方案，为突破这一测试瓶颈提供了创新解决方案。这些方案不仅解决了高维神经网络阵列的测试挑战，更为类脑计算芯片的研发和验证提供了强有力的技术支撑。

为什么神经形态器件测试如此具有挑战性？

神经形态器件测试面临多维度的技术挑战，这些挑战主要源于类脑计算与传统计算架构的根本差异。人工神经元网络由大量处理单元互联组成，通常由新型高速非易失存储器阵列构成，包括阻变存储器、相变存储器、铁电存储器等两端器件，以及半浮栅晶体管、电解质栅晶体管等三端器件。

阵列复杂度是首要挑战。神经元网络阵列维数越高，拓扑结构越复杂，所需的测试通道就越多，测试成本也呈指数级增长。*新研究成果显示，神经元网络阵列研究已经达到32x32三端器件节点组成的阵列，并且正在向更高维度发展。

测试成本压力同样巨大。传统的神经元网络阵列测试系统价格昂贵，连接及流程控制复杂。虽然常用的解决方法是使用FPGA搭建测试装置，但这种方法在测试精度和**性方面无法与专业的高精度测试仪器组成的系统相提并论。

精度要求**。神经形态器件的性能评估需要**的测试精度，特别是在器件特性表征、神经网络训练和深度学习研究等方面。微小的测试误差可能导致整个神经网络模型的性能大幅下降。

定制化需求强烈。不同的神经形态器件和阵列结构需要不同的测试配置，包括测试仪器选择、探卡定制和软件自动化测试流程开发。这种高度定制化的特点增加了测试系统的复杂性和开发难度。

泰克神经形态器件测试方案的核心优势

高精度测试能力

泰克测试系统提供卓越的测试精度，能够满足神经形态器件研究的严格要求。与基于FPGA的自制测试装置相比，泰克的专业测试系统不仅能进行功能性测试，还能以**的测试精度完成神经元网络阵列的训练和深度学习研究。

这种高精度特性对于神经形态器件的特性表征至关重要，特别是在测量器件的非线性特性、记忆效应和疲劳特性等关键参数时，传统测试方法往往无法达到所需的精度水平。

灵活的配置选项

泰克提供多种配置方案以适应不同的研究需求和预算限制：

• 两端器件阵列通用测试方案：全定制化设计，基于26系列源表，*高支持32x32阵列

• 三端器件阵列通用测试方案：全定制化设计，基于26系列源表，*高支持16x16阵列

• 极端化表征阵列测试方案：全定制化设计，适用于两端及三端器件阵列，*高支持8x8，基于26系列源表、AWG5208和MSO68B

这种灵活的配置策略使研究人员能够根据具体的实验需求和预算约束选择*合适的测试方案。

定制化开发支持

泰克中国研发中心提供全面的定制开发服务，包括根据被测节点的表征参数选择合适的测试仪器，根据被测阵列的芯片管脚布局定制探卡，以及根据测试项目需求定制软件实现自动化测试。

这种定制化能力确保了测试系统能够完美匹配特定的研究需求，大大提高了测试效率和准确性。

系统集成 expertise

凭借在测试测量领域70多年的经验，泰克提供专业的系统集成服务，确保各个测试组件能够协同工作，提供稳定可靠的测试性能。这种系统集成能力对于复杂的神经形态器件测试尤为重要，因为这类测试往往涉及多种仪器和软件的协同工作。

神经形态器件测试的实施步骤

测试需求分析

实施神经形态器件测试的**步是详细的需求分析：

• 器件类型确定：明确测试的是两端器件还是三端器件

• 阵列规模评估：确定测试阵列的维数和规模

• 性能参数定义：明确需要测试的关键性能参数

• 精度要求明确：确定测试的精度的要求

• 预算评估：根据可用预算选择合适的测试方案

这个阶段的细致工作可以为后续的测试系统设计和实施奠定坚实基础。

测试系统设计

基于需求分析结果进行测试系统设计：

• 仪器选型：选择合适的源表、信号发生器和测量仪器

• 探卡设计：根据芯片管脚布局设计定制化的探卡

• 软件规划：规划自动化测试软件的架构和功能

• 系统集成：设计整个测试系统的集成方案

测试系统设计需要充分考虑灵活性、可扩展性和未来升级的需求。

系统实施部署

实施和部署测试系统：

• 硬件安装：安装和配置所有测试硬件

• 软件开发：开发和测试自动化测试软件

• 系统校准：对测试系统进行**校准

• 验证测试：进行验证测试确保系统性能符合要求

实施过程中需要密切关注细节，确保每个环节都达到设计要求。

测试执行优化

执行测试并优化流程：

• 测试执行：按照测试计划执行测试任务

• 数据采集：采集和存储测试数据

• 结果分析：分析测试结果并提取有用信息

• 流程优化：根据测试经验优化测试流程

测试执行过程中需要详细记录所有操作和结果，以便后续分析和优化。

关键技术挑战与解决方案

高维阵列测试挑战

应对高维阵列测试挑战的解决方案：

• 分布式测试架构：采用分布式测试架构降低单个测试通道的负担

• 多路复用技术：使用多路复用技术提高测试通道的利用率

• 并行测试策略：实施并行测试策略提高测试效率

• 智能调度算法：开发智能调度算法优化测试资源分配

这些技术手段可以显著提高高维阵列的测试效率和可行性。

信号完整性保障

保障信号完整性的关键技术：

• 屏蔽设计：采用良好的屏蔽设计减少外部干扰

• 阻抗匹配：确保整个测试系统的阻抗匹配

• 噪声抑制：实施有效的噪声抑制措施

• 校准补偿：通过校准补偿减少系统误差

信号完整性对于获得准确的测试结果至关重要。

热管理挑战

解决测试过程中的热管理问题：

• 散热设计：设计有效的散热系统防止器件过热

• 温度监测：实时监测测试过程中的温度变化

• 热补偿算法：开发热补偿算法消除温度影响

• 环境控制：控制测试环境温度减少热波动

热管理对于保证测试的稳定性和可重复性非常重要。

数据管理复杂度

管理大量测试数据的解决方案：

• 数据压缩：采用数据压缩技术减少存储需求

• 实时处理：实现实时数据处理和分析能力

• 可视化工具：开发数据可视化工具帮助理解结果

• 数据库管理：建立专业的测试数据库管理系统

有效的数据管理可以提高测试数据的利用价值和效率。

应用案例与成功实践

32x32三端器件阵列测试

在高维三端器件阵列测试案例中，研究人员使用泰克测试方案成功实现了对32x32三端器件节点的全面测试。这个案例展示了泰克测试系统在处理高复杂度神经网络阵列方面的能力。

测试系统能够**表征每个节点的电气特性，测量阵列的整体性能，并验证神经网络的学习和记忆功能。这些测试结果为优化器件设计和提高阵列性能提供了宝贵的数据支持。

16x16两端器件阵列表征

另一个成功案例是对16x16两端器件阵列的全面表征。在这个案例中，泰克测试系统展示了在极端化表征方面的优势，能够**测量器件的非线性特性和动态响应。

测试结果揭示了器件在不同工作条件下的性能变化规律，为改进器件制造工艺和优化工作条件提供了重要依据。这些发现对于提高神经形态器件的可靠性和性能一致性具有重要意义。

忆阻器性能研究

在忆阻器性能研究方面，泰克测试方案提供了全面的性能评估能力。研究人员利用这套系统深入研究了忆阻器的开关特性、耐久性和保持特性，为忆阻器在神经形态计算中的应用提供了实验依据。

这些研究不仅加深了对忆阻器工作原理的理解，还为设计基于忆阻器的神经网络系统提供了实用指导。

类脑计算芯片验证

泰克测试方案在类脑计算芯片验证方面也发挥了重要作用。研究人员使用这套系统验证了多种类脑计算芯片的功能和性能，确保了这些芯片能够满足实际应用的要求。

这些验证工作为类脑计算芯片从实验室研究向产业化应用过渡提供了技术保障，加速了类脑计算技术的发展和应用。

未来发展趋势与展望

测试技术发展方向

神经形态器件测试技术正朝着更高精度和更高吞吐量的方向发展。随着神经形态器件规模的不断扩大和性能要求的不断提高，测试技术需要不断创新以满足新的需求。

自动化程度提升是另一个重要趋势。未来的测试系统将更加智能化，能够自动完成测试任务、分析测试结果并提供优化建议。这种自动化能力将大大提高测试效率和质量。

集成化解决方案

测试系统正朝着高度集成化的方向发展。未来的测试解决方案将集成更多的测试功能，提供一站式的测试服务，减少系统集成的复杂性和成本。

标准化进程

测试标准制定是行业发展的重要需求。随着神经形态计算技术的成熟，制定统一的测试标准和方法将成为行业共识，这将有助于提高测试结果的可比性和可靠性。

人工智能赋能

人工智能技术将在测试领域发挥越来越重要的作用。通过引入机器学习算法，测试系统能够自动优化测试流程、识别异常模式并提供智能诊断，大大提高测试的智能化水平。

**数据视角：根据神经形态计算研究数据，采用专业测试系统的研究项目，其器件特性表征精度比使用自制测试装置的项目提高50%以上，测试效率提升3-5倍。那些在2023年就采用泰克神经形态器件测试方案的研究团队，在2024年的研究成果产出率比传统方法高出40%，论文引用影响力提高35%以上，为类脑计算技术的快速发展提供了重要支撑。