1999年，LVDS技術的先驅，同時也是Introspect Technology的好友John Goldie發表了一篇名為《LVDS Goes the Distance!》的文章

在對DDR記憶體模組進行除錯時，傳統上會使用轉接板(riser module)來協助將邏輯分析儀連接到裝有記憶體模組的實際運行系統

非侵入式主動訊號探測(Non-intrusive active signal probing)是一個強大的技術，能協助設計工程師測試、驗證並除錯各種新型高速介面

在先前的文章中，我們展示了Introspect M系列測試儀如何進行進階的Shmoo測試(特性分析測試)，並透過插圖說明了一個包含裝置電源供應器掃描(Sweeps)的熱門Shmoo圖

影像的傳輸與接收是大多數現代電子產品的核心運作特性。智慧型手機、平板電腦、相機、手錶、筆記型電腦，甚至是最高階的咖啡機都包含某種形式的影像資料來源(Sources)與接收端(Sinks)。因此，了解這些資料如何在裝置的各個元件之間(例如在相機與處理器之間)進行傳輸，是任何產品在設計與驗證階段的關鍵一環

近期AI對於記憶體的需求是如此的強烈，DDR5與LPDDR5世代，最大的改變之一是Memory Training與 Protocol State的複雜度大幅提升。許多驗證的問題，並不是單純訊號品質的問題，也不是只有BER誤碼率問題，而是整個協定層在通訊協定問題。

MIPI聯盟(MIPI Alliance)剛發佈了MIPI C-PHY™規範的3.0版本。這次的發佈內容是什麼？它為什麼如此重要？請繼續閱讀以了解MIPI C-PHY™ 3.0版本。但在開始之前，讓我們重溫一下最初的C-PHY規範

隨著DDR5、HBM與AI加速器的複雜度持續提升，許多團隊開始遇到一個共同問題，傳統實驗室的設備無法滿足測試上對規格以及量體的需求，但大型ATE系統又過於昂貴且導入週期長。Introspect Technology提出的「ATE-on-Bench」概念，正是為了解決這個難點。

隨著DDR5、LPDDR5X與AI伺服器快速演進，傳統以示波器與邏輯分析儀為核心的除錯流程，開始面臨新的挑戰，像是Training state越來越複雜、通道數量暴增、Protocol interaction更難觀察，讓工程師更強烈感覺到單純透過Waveform進行訊號以及時序分析已不足以定位問題!!!

LPDDR5 / LPDDR5X已逐漸成為AI Edge、Mobile與高效能嵌入式平台的主流記憶體架構