當AI產業從大型模型訓練走向推論與Edge AI部署，晶片設計的重點也開始改變。過去AI晶片競爭集中在算力規模與平行運算能力，如今真正影響系統效率的，往往是晶片內部資料能否被快速、穩定且低功耗地搬移與存取。這也使得AI推論架構中的核心資料流系統──SRAM、Cache與Buffer的重要性快速提升。
其中，SRAM主要負責高速資料暫存與即時運算支援。在AI推論過程中，大量模型權重、中間運算結果與啟動資料都需要被反覆讀寫，若完全依賴外部DRAM，不僅延遲增加，功耗也會大幅上升。因此，許多AI加速器與Edge AI處理器都會內建大量SRAM作為本地記憶體，以維持高吞吐量與低延遲特性。
然而，當SRAM容量與數量持續增加，記憶體缺陷風險也同步上升。先進製程下常見的弱位元、資料保持不穩、讀取干擾與電阻性缺陷，可能在高頻推論或長時間運作下逐漸放大，進一步影響AI模型穩定性與整體DPPM表現。
除了SRAM之外，Cache架構也正快速成為AI晶片設計核心。AI運算與傳統CPU工作負載最大的差異之一，在於資料重複利用率極高。同一組模型權重與特徵資料，可能在短時間內被大量運算單元重複存取。若Cache效率不足，系統便需要頻繁回讀外部記憶體，不僅拖慢推論速度，也會增加功耗與頻寬壓力。
因此，許多AI SoC開始導入多層式Cache、共享Cache與分散式Cache架構，希望提升資料重複利用效率。但隨著Cache結構日益複雜，資料一致性、時序變異與存取穩定性問題也更加明顯。特別是在高溫、低電壓或長時間AI運作情境下，Cache可靠度已逐漸成為影響AI系統穩定性的關鍵因素之一。
與此同時，Buffer受到的重視也日趨顯著。AI推論過程涉及大量資料流調度，不同運算模組之間需要持續進行資料交換與同步，因此Buffer架構會直接影響整體資料流效率。從input buffer、weight buffer到feature buffer，Buffer除了是暫存空間，更負責平衡不同運算節點間的資料流速率。
若Buffer設計或品質不穩定，容易產生資料壅塞、時序錯配或資料遺失問題，進而影響整體吞吐量。尤其在Edge AI與即時推論應用中，Buffer延遲與穩定性更直接關係到系統反應速度與即時性。
當AI晶片中的SRAM、Cache與Buffer規模同步成長，記憶體測試與修復策略也必須進一步升級。傳統固定式記憶體測試流程，已難以全面對應不同記憶體架構與AI工作負載行為。
針對這類需求，芯測科技（iSTART-TEK）推出的MART、UDA與TEC技術，正提供更具彈性與客製化能力的SRAM測試架構。
MART（MBIST Algorithm Recommendation Tool）是一套AI驅動的演算法分析系統，可根據應用類型、DPPM目標、功耗、效能與面積限制，協助使用者快速篩選適合的SRAM測試演算法。，可有效簡化演算法選擇流程與測試規劃難度。
UDA（User-Defined Algorithms）則提供類似積木概念的平台架構，讓使用者能自行定義基礎測試元素，並組合成不同的記憶體測試演算法。透過模組化方式，工程師可依不同SRAM、Cache與Buffer特性，建立更符合產品需求的測試流程，提升測試彈性與缺陷覆蓋能力。
TEC（Testing Elements Change）可讓測試工程師在CP與FT階段，依據不同測試環境重新調整或組合SRAM測試演算法。由於SoC測試常涉及極端電壓與溫度條件，不同環境可能對應不同記憶體缺陷型態，TEC可協助工程師快速客製化測試元素，建立更符合特定需求的替代演算法。
當AI產業開始進入大規模推論與長時間運作時代，SRAM、Cache與Buffer已不再只是配角，而是決定AI晶片效能、功耗、良率與可靠度的核心基礎。未來AI晶片的競爭，也將越來越取決於Memory subsystem本身的品質與測試能力。