Быстро растущая сложность чипов и корпусов в сочетании с постоянным спросом на большую надежность вызвала безумие альянсов и рабочих отношений, которые начинают переосмысливать способы тестирования и мониторинга чипов.
В основе этого сдвига лежит растущее признание того, что ни одна компания не может сделать все, и что совместная работа потребует гораздо более тесной интеграции потоков, методологий и, что наиболее важно, данных из множества процессов и источников. Индустрия производства микросхем всегда стремилась к 100-процентному выходу продукции, нулевому объему отходов и нулевым выбросам углекислого газа, и вполне понятно, что эти цели становятся все труднее достичь с каждым новым технологическим узлом или многокристальным корпусом.
Что изменилось, так это то, что становится все труднее добиться ежедневных улучшений, таких как снижение количества побегов, снижение затрат и повышение пропускной способности. И чтобы решить эти проблемы, анализы должны получать данные из нескольких источников для быстрых измерений, многочисленных тестовых вставок, а также мониторинга в полевых условиях. Результатом является растущее число стратегических коллабораций между компаниями с различным опытом, что позволяет инженерам более эффективно связывать критически важные данные из нескольких источников.
Хотя эти партнеры не делятся необработанными данными, они делятся метаданными, а также результатами алгоритмов и моделирования. Это дает стимул для разработки методов более широкого обмена данными, что необходимо для отслеживания источников проблем с производительностью и надежностью на протяжении всего ожидаемого срока службы устройства.
Смена парадигмы в задачах тестирования
В основе этих альянсов лежат многочисленные изменения в способах производства чипов. Они, в свою очередь, формируют подходы к тестированию и анализу результатов испытаний, а также поощряют партнерские отношения для решения проблем сложности и финансовых ограничений.
«На протяжении всей истории полупроводниковой промышленности она обладала удивительной способностью постоянно внедрять инновации для повышения производительности с меньшими затратами», — сказал Риган Миллс, вице-президент по маркетингу SoC в компании. Teradyne. «Мы вступаем в эпоху, когда ситуация меняется по нескольким направлениям одновременно. Вы получаете новую конструкцию полупроводника с использованием чиплетов и 3D-упаковки. Сам процесс переходит от плоских устройств к finFET, а затем к круговым затворам с действительно сложными 3D-устройствами, собранными вместе. И толерантность к дефектам снижается. Эта сложность создает сильное ценовое давление».
Teradyne недавно начала сотрудничество с National Instruments, объединяя соответствующие системы для своих клиентов (см. рисунок 1).
Рис. 1. Новый поток тестирования и аналитики, включая два типа периферийной обработки. Источник: НИ/Эмерсон.
«Есть несколько причин, по которым мы решили начать сотрудничество с поставщиками ATE, включая Teradyne, но в первую очередь это результат требований к качеству», — сказал Эран Руссо, вице-президент по маркетингу и развитию бизнеса в области корпоративного программного обеспечения. NI, компания Emerson. «Когда-то в прошлом вы могли сказать: «Я уделяю особое внимание качеству в первую очередь для этого сегмента рынка, а другой, возможно, находится на более низком уровне». Это уже не тот случай. Да, все еще существует понятие разделения контейнеров и сегментации продуктов, но даже на нижнем уровне рынка предъявляются очень строгие требования с точки зрения качества. И среди задач снижения затрат, обеспечения хорошего качества и оптимизации эффективности нам необходимо найти правильный баланс. Очевидно, что мы не можем сделать это сами».
Чтобы постоянно повышать качество и производительность при одновременном снижении стоимости испытаний, производители микросхем и их поставщики существенно меняют способ работы испытательных камер, совмещая тестовые измерения и измерения на кристалле с анализом данных. В то же время наблюдается значительный сдвиг в сторону более адаптивного тестирования, которое оптимизирует объем и программу тестирования для поступающих партий пластин. Это, в свою очередь, в какой-то момент в будущем, вероятно, приведет к модификациям в реальном времени на уровне тестируемого устройства.
Но часть предоставления более продвинутых решений для тестирования также включает в себя устранение разрозненности между различными поставщиками. «Раньше у нас был поставщик тестеров, у нас был поставщик продуктовой аналитики, у нас был поставщик MES и т. д. Теперь я не хочу сказать, что клиентам нужен комплексный подход, но они хотят видеть вещи организовано кем-то, кто управляет эффективностью оборудования, его контролем и производительностью ATE», — сказал Руссо.
Производители микросхем стремятся к тесной интеграции испытательного оборудования, мониторов и аналитики, а также к тому, что может дать эта жизненно важная комбинация. «Следующая эволюция, которая действительно происходит, связана с получением информации об устройствах — того, что клиенты могут сделать из своих собственных устройств», — сказал Эли Рот, менеджер по продуктам для интеллектуального производства в Teradyne.
С этой целью Teradyne устанавливает стратегическое партнерство с PDF Solutions и proteanTecs для улучшения процессов тестирования и отладки полупроводников для передовых SoC. «OptimalPlus (NI) и PDF имеют платформы, которые собирают данные из нескольких вставок, и имеют множество алгоритмов для анализа собранных данных и помогают перемещать критически важную информацию на периферию, давая возможность принимать решения на лету», — сказал Рот.
Действительно, принятие решений в режиме реального времени для выбора наиболее эффективного теста для каждого устройства или пластины является одной из целей стратегического сотрудничества между Advantest, PDF Solutions и proteanTecs, о чем говорится в недавнем подкасте Advantest.[1] Компании применяют различные алгоритмы машинного обучения, основанные на динамическом среднем тестировании деталей (DPAT), называемом ML-DPAT, для снижения уровня ниже ppm в критически важных устройствах. Также необходимы объединенные усилия для более эффективного устранения проблем межкристального интерфейса в 2D- и 3D-пакетах.
На уровне интеграции чиплетов сложность возрастает из-за отсутствия доступа к внутренним контактам ввода-вывода устройства. «Мы интегрируем чиплеты в большие разнообразные кристаллы, и механизмы доступа будут становиться все более ограниченными», — сказал Кен Батлер, старший директор по развитию бизнеса ACS в компании ACS. Адвантест во время этого подкаста. «Это сводится к появлению все более тонких механизмов дефектов, которые все труднее и труднее обнаружить. Видны ли они вообще в нулевом времени? Или это скорее механизм надежности, который со временем выйдет из строя из-за стресса? Или это просто такие редкие случаи, как скрытое повреждение данных, о котором много говорили на недавней Международной испытательной конференции, которые являются редкими событиями, и их трудно обнаружить. Нам нужны все хитрости, которые мы можем придумать, включая множество агентов в части и действительно продвинутую аналитику, чтобы иметь возможность обрабатывать данные. Теперь мы можем намного лучше справляться с попытками отследить эти очень тонкие механизмы дефектов, которые в противном случае мы могли бы пропустить, просто используя традиционные методы».
Другие соглашаются. «Что касается типов выбросов, которые мы исследуем в интерфейсе «матрица-матрица», возьмем что-то вроде интерфейса HBM, где, скажем, тысяча контактов или около того», — сказал Марк Хатнер, старший директор по маркетингу продуктов в proteanTecs. (на момент интервью в настоящее время работает в Siemens EDA). [1] «Это просто один штифт, который выпал, или это группа штифтов? Происходит ли это только с некоторыми производимыми деталями? Итак, мы можем начать улавливать эти тенденции, потому что мы рассматриваем это как анализ каждого кристалла для каждого интерфейса. Знаете, это [может быть] проблема с компоновкой, приводящая к этому. Существует множество способов, с помощью которых вы можете, проведя измерения, прийти к определенному уровню понимания того, в чем заключается проблема проектирования или проблема производства».
Ключевой целью партнерства является более раннее выявление проблем с производительностью и надежностью. «Основная ценность машинного обучения заключается в том, чтобы в конечном итоге принять более раннее решение. Другими словами, не ждите окончательного тестирования пакета тестов, чтобы обнаружить, что что-то пошло не так. Вы хотите знать это раньше, — сказал Вишну Раджан, директор по связям с общественностью компании PDF Решения. [1] «Я смотрю на это с точки зрения наилучшего использования имеющихся у вас возможностей тестирования. Итак, если вы думаете о трех вещах, которые вы обычно пытаетесь оптимизировать — пропускной способности, качестве и доходности, — это идеально подходит для многомерного анализа, когда вы говорите: «Эй, включите хотя бы эти три вещи». А если вы собираетесь отключить определенные тесты, тогда это то, что я пытаюсь оптимизировать, и это мои доступные возможности тестирования». Именно здесь действительно вступает в игру передовая аналитика, способная принимать такие решения».
Synopsys также сотрудничает с Advantest, чтобы расширить возможности своего программного обеспечения для анализа управления жизненным циклом кремния в испытательной камере. «Одна из мегатенденций, которую мы наблюдаем, заключается в том, что для того, чтобы данные о дефектах были более доступными и полезными для принятия мер, люди проводят более объемную диагностику на производстве», — сказал Мэтью Ноулз, старший директор по управлению продуктами в компании. Synopsys. «Раньше только несколько крупных компаний собирали и анализировали все данные о своих неудачах. Другие клиенты делали это от случая к случаю, для представления новых продуктов или для выявления определенных проблем с доходностью. Но теперь мы видим, что все клиенты стали более активными, потому что так и должно быть, потому что они не могут терпеть экскурсии, продолжающиеся неделю или дольше».
Еще одно недавнее сотрудничество напрямую связывает аналитическую платформу Exensio PDF со встроенными агентами производительности и аналитической платформой proteanTecs. Дополнительный опыт и оптимизированная интеграция платформ позволяют на основе данных получать представление о проблемах производительности, производительности и надежности, а также контролировать большинство этапов производства — от квалификации устройств до моделирования, а также операций тестирования и сборки. Например, инженеры могут просматривать измерения временного запаса логических путей, выполненные агентами запаса, с помощью платформы proteanTecs, и сопоставлять их с сигнатурами, которые обнаруживаются на конкретных пластинах платформой PDF (см. рисунок 2).
Рис. 2. Делясь результатами выбранной модели, пользователи решают проблему отсутствия универсального формата данных. Источник: PDF и proteanTecs.
Важно отметить, что две компании не делятся своими необработанными данными, а вместо этого независимо обогащают свои наборы данных, проверяют данные и получают различные аналитические значения. Смоделированные и проанализированные результаты можно совместно использовать и коррелировать.
В дополнение к агентам, которые контролируют чувствительность процесса проектирования, proteanTecs предлагает средства мониторинга производительности межсоединений и деградации устройств. Прогонка, которая требует тестирования, проработки, а затем повторного тестирования, — это дорогостоящий и трудоемкий этап. В ответ несколько компаний ищут альтернативы, такие как расширенные стресс-тесты в ATE или мониторы надежности, состоящие из встроенных в кристалл структур для выявления сбоев надежности.
Все эти усилия являются результатом неослабевающего давления на производителей чипов, требующих как можно скорее выявить истинные неисправности в крупносерийном производстве, включая выбросы. Оно предполагает устранение источников случайных и систематических дефектов, возникающих во время внедрения новых продуктов, увеличения объемов производства и крупносерийного производства. Интегрированные системы управления жизненным циклом позволяют добиться практически нулевого уровня дефектных деталей на миллион устройств.
Аналитика жизненного цикла и отслеживание устройств
В идеальном мире управление жизненным циклом кремния (SLM) отслеживает устройства от начала до конца, включая проектирование устройства, проверку, валидацию, производственные испытания, сборку и использование в полевых условиях. RMA (возврат устройств, вышедших из строя) и отзывы требуют сортировки и анализа всех тестовых и заводских данных, чтобы определить, почему устройство вышло из строя раньше, чем ожидалось.
Стандартный идентификатор для каждого кубика считается важным для SLM. Наиболее близким к отраслевому стандарту является идентификатор электронного чипа. ECID содержит координаты x и y чипа на пластине, номер партии, номер пластины и используемую тестовую программу. ECID записываются во время функциональной сортировки и считываются через контакты ввода-вывода микросхемы с использованием специальной тестовой программы и кода.
Хотя ECID широко используются для более крупных компонентов, таких как процессоры, графические процессоры и устройства памяти, они обычно не используются производителями микросхем многих аналоговых или дискретных устройств, таких как конденсаторы.
«Доля устройств без ECID оставалась неизменной в течение, наверное, последних шести-семи лет», — сказал Руссо. Вместо этого NI разработала собственную систему классификации по времени, используя идентификаторы виртуальных чипов. «Основываясь на данных машин для захвата и размещения и других инструментов, мы можем проследить «ДНК» этого кристалла, например, сколько раз это конкретное устройство монтировалось или демонтировалось с подложки. Мы используем его в нашей аналитике, чтобы в конечном итоге идентифицировать партию пластин, потому что, когда мы имеем дело, например, с профилактическим отзывом, вы можете значительно сузить объем. Вместо того, чтобы [отпоминать] все определенные устройства, произведенные на TSMC в январе, мы можем сказать вам, что сейчас 2 января, после 8:800, поэтому давайте вспомним XNUMX устройств, а не сотни или тысячи устройств».
Заключение
Поставщики платформ тестирования и средств анализа данных сотрудничают, чтобы обеспечить лучшее покрытие тестированием, а также обнаруживать и анализировать сбои в испытательной ячейке, несмотря на препятствия в обмене данными. Существует бурная деятельность по объединению различных источников данных встроенных испытаний с множеством алгоритмов и аналитических механизмов. Все ищут лучшие в своем классе решения в этом относительно незрелом пространстве искусственного интеллекта и машинного обучения.
По мере того, как эти платформы для тестирования и аналитики становятся все более распространенными, производители микросхем найдут инновационные способы получения еще более важной информации. «Фактически нет ограничений на тип данных, которые могут быть включены в адаптивное тестирование, начиная с данных испытаний, но включая такие вещи, как данные от датчиков температуры или давления в тестере или изображения с камер и систем контроля», — сказал Михаэль Шульденфрай, сотрудник НИ. «Это особенно актуально для алгоритмов на основе искусственного интеллекта, где показатели окружающей среды могут быть ключевыми входными данными для модели и иногда имеют решающее значение для понимания истинной причины явления. Например, при обжиге разные камеры могут испытывать разные температуры, что требует внесения компенсационных изменений в программу испытаний в режиме реального времени».
В течение следующих нескольких лет все участники отрасли ожидают быстрого прогресса, особенно по мере более широкого внедрения машинного обучения. «То, что мы видим, — это возможность решить класс проблем, которые действительно выигрывают от данных в реальном времени и их обработки в реальном времени», — сказал Миллс из Teradyne. «Речь идет о более эффективном использовании данных. И сейчас мы находимся на этапе, когда у вас есть достаточная вычислительная мощность, достаточный прогресс в машинном обучении в области искусственного интеллекта и, по сути, достаточно большие проблемы, поэтому конвергенция в среде совместного тестирования и аналитики имеет большой смысл в будущем».
Справка
1. «Advantest, proteanTecs и PDF Solutions используют возможности искусственного интеллекта для повышения производительности, качества и надежности», подкаст Advantest Talks Semi, 24 мая 2023 г. https://www.buzzsprout.com/1607350/12911337
Связанные Чтение
Адаптивные тестовые пандусы для эпохи анализа данных
Своевременные изменения в тестовых программах ускорят производительность, но остается одно большое препятствие.
Чипы для снятия отпечатков пальцев для отслеживания
Разнообразные технологии идентификации позволяют снимать отпечатки пальцев для всех типов устройств.
Скрытые затраты и компромиссы в качестве ИС
Почему сбалансировать затраты на тестирование полупроводников и надежность становится все труднее.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- Источник: https://semiengineering.com/ic-test-and-quality-requirements-drive-new-collaboration/
- :имеет
- :является
- :нет
- :куда
- ][п
- $UP
- 1
- 2%
- 2023
- 24
- 2D
- 3d
- 775
- 8
- 800
- a
- способность
- в состоянии
- О нас
- доступ
- Достигать
- действенные
- деятельность
- Ad
- адаптивный
- дополнение
- адрес
- адресация
- продвинутый
- После
- агенты
- соглашаться
- AI
- AI / ML
- Нацеленный
- алгоритм
- алгоритмы
- Все
- союзы
- причислены
- альтернативы
- всегда
- удивительный
- среди
- количество
- an
- аналоговый
- анализирует
- анализ
- аналитика
- анализировать
- проанализированы
- и
- Другой
- больше не
- Применение
- подходы
- МЫ
- возникать
- около
- AS
- сборка
- At
- ели
- доступен
- в среднем
- назад
- Плохой
- Баланс
- Балансировка
- основа
- BE
- , так как:
- становиться
- становится
- становление
- за
- не являетесь
- польза
- ЛУЧШЕЕ
- Лучшая
- между
- большой
- BIN
- шире
- строить
- бизнес
- развитие бизнеса
- но
- by
- под названием
- камеры
- CAN
- не могу
- Пропускная способность
- захваченный
- углерод
- выбросы углекислого газа
- случаев
- Вызывать
- ячейка
- определенный
- проблемы
- менялась
- изменения
- изменения
- чип
- чипсы
- класс
- классификация
- ближайший
- код
- сотрудничество
- сотрудничество
- сотрудничество
- совместный
- собранный
- сочетание
- сочетании
- комбинируя
- как
- выходит
- Компании
- Компания
- компенсировать
- дополнительный
- комплекс
- сложность
- компоненты
- вычисление
- Конференция
- подключает
- считается
- состоять
- ограничения
- строительство
- содержит
- беспрестанно
- непрерывно
- контроль
- обычный
- Сближение
- Основные
- коррелирует
- коррупция
- Цена
- Расходы
- может
- Пара
- соединенный
- охват
- создает
- критической
- В настоящее время
- Клиенты
- данным
- Анализ данных
- анализ данных
- обмен данными
- управляемых данными
- Наборы данных
- дня в день
- занимавшийся
- решенный
- решение
- Принятие решений
- решения
- дефект
- доставить
- доставки
- Спрос
- запросы
- выводить
- Проект
- процесс проектирования
- Несмотря на
- обнаруживать
- обнаружения
- развивать
- развитый
- Развитие
- устройство
- Устройства
- диагностика
- DID
- Умереть
- различный
- трудный
- непосредственно
- директор
- дискретный
- Разное
- do
- дело
- домен
- Dont
- вниз
- управлять
- вождение
- в течение
- динамический
- каждый
- Ранее
- Edge
- фактически
- затрат
- эффективный
- усилия
- Электронный
- Eli
- Выбросы
- включить
- позволяет
- поощрение
- конец
- обязательство
- Инженеры
- Двигатели
- повышать
- расширение
- достаточно
- обогащать
- Предприятие
- корпоративное программное обеспечение
- Окружающая среда
- окружающий
- Оборудование
- Эпоха
- Эран
- бежать
- особенно
- существенный
- по существу
- и т.д
- Даже
- События
- со временем
- все члены
- многое
- эволюция
- пример
- Расширьте
- ожидать
- ожидаемый
- дорогим
- опыт
- опыта
- FAIL
- Oшибка
- Ошибка
- сбои
- неисправности
- человек
- поле
- Фига
- фигура
- окончательный
- Найдите
- Дактилоскопия
- поток
- Потоки
- суматоха
- фокусировка
- Что касается
- для выхода
- Войска
- формат
- вперед
- безумие
- от
- функциональная
- будущее
- собирать
- собранный
- в общем
- получить
- получающий
- Отдаете
- цель
- Цели
- будет
- ушел
- хорошо
- есть
- Графические процессоры
- группы
- Рост
- было
- Случай
- Жесткий
- Сильнее
- упряжь
- Есть
- имеющий
- помощь
- High
- высший
- история
- Как
- HTTPS
- Сотни
- препятствие
- барьерный бег
- i
- ID
- идеальный
- идентификатор
- определения
- идентификаторы
- if
- изображений
- в XNUMX году
- важную
- улучшать
- улучшение
- улучшение
- in
- В других
- включают
- включены
- В том числе
- Входящий
- повышение
- все больше и больше
- самостоятельно
- индикаторы
- промышленность
- информация
- обновлять
- инновационный
- затраты
- размышления
- пример
- случаев
- вместо
- инструменты
- интегрированный
- Интегрируя
- интеграции.
- Интеллекта
- Интерфейс
- в нашей внутренней среде,
- Мультиязычность
- Интервью
- в
- введения
- расследование
- включает в себя
- вопросы
- IT
- ЕГО
- саму трезвость
- январь
- работа
- всего
- Основные
- Kicks
- виды
- Знать
- Отсутствие
- большой
- больше
- Фамилия
- Планировка
- ведущий
- изучение
- наименее
- уровень
- уровни
- Жизненный цикл
- продолжительность жизни
- такое как
- Вероятно
- ОГРАНИЧЕНИЯ
- Ограниченный
- расположение
- логика
- дольше
- посмотреть
- искать
- серия
- много
- ниже
- снижение
- машина
- обучение с помощью машины
- Продукция
- сделанный
- Mainstream
- сделать
- ДЕЛАЕТ
- Создание
- управление
- менеджер
- производство
- обрабатывающая промышленность
- многих
- Маржа
- рынок
- Маркетинг
- Мэтью
- макс-ширина
- Май..
- измерение
- размеры
- механизм
- механизмы
- Память
- Метаданные
- методологии
- методы
- Майкл
- может быть
- миллиона
- мельниц
- скучать
- ML
- модель
- моделирование
- изменения
- монитор
- контролируемый
- Мониторинг
- Мониторы
- БОЛЕЕ
- самых
- мотивация
- двигаться
- перемещение
- много
- с разными
- должен
- взаимно
- my
- Узкий
- национальный
- необходимо
- Необходимость
- необходимый
- нетто-ноль
- Новые
- Строительство нового здания
- новый продукт
- следующий
- нет
- узел
- понятие
- сейчас
- номер
- of
- от
- Предложения
- on
- ONE
- только
- работает
- Операционный отдел
- Возможность
- Оптимизировать
- оптимизирует
- оптимизирующий
- or
- организовал
- заказ
- Другое
- в противном случае
- наши
- себя
- внешний
- за
- собственный
- пакет
- пакеты
- коробок
- упакованный
- часть
- новыми участниками
- особенно
- партнеринг
- партнеры
- Партнерство
- партнерства
- части
- мимо
- пути
- Люди
- для
- ИДЕАЛЬНОЕ
- производительность
- явление
- PIN-код
- штифты
- Платформа
- Платформы
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- Играть
- Подкаст
- Точка
- мощностью
- президент
- давление
- в первую очередь
- Проактивная
- вероятно
- Проблема
- проблемам
- процесс
- Процессы
- обработка
- Произведенный
- Продукт
- Управление продуктом
- Менеджер по продукции
- Производство
- Продукция
- FitPartner™
- Программы
- Прогресс
- доля
- поставщики
- приводит
- квалификация
- Ramp
- Рампы
- случайный
- быстро
- РЕДКИЙ
- Стоимость
- скорее
- Сырье
- необработанные данные
- достигать
- Читать
- легко
- реальные
- реального времени
- на самом деле
- причины
- ссылаясь
- последний
- недавно
- признание
- переопределить
- Цена снижена
- снижение
- Отношения
- относительно
- неослабевающий
- надежность
- остались
- остатки
- требовать
- Требования
- требуется
- решение
- те
- ответ
- результат
- Итоги
- Возвращает
- Показали
- обзоре
- правую
- корень
- Бег
- Сказал
- то же
- сообщили
- сфера
- посмотреть
- видя
- сегмент
- сегментация
- выберите
- Полуприцепы
- полупроводник
- старший
- смысл
- чувствительность
- датчик
- установка
- семь
- несколько
- формирование
- Поделиться
- общие
- разделение
- сдвиг
- Смены
- Магазин
- Сименс
- Подписи
- значительный
- существенно
- кремний
- силосы
- моделирование
- одинарной
- ШЕСТЬ
- умный
- So
- Software
- Решения
- некоторые
- удалось
- иногда
- sort
- Источник
- Источники
- Space
- конкретный
- скорость
- этапы
- стандарт
- Начало
- Начало
- Шаг
- По-прежнему
- Стратегический
- Стратегическое партнерство
- обтекаемый
- стресс
- удар
- строгий
- структур
- подложка
- тонкий
- такие
- страдать
- достаточный
- поставщик
- поставщики
- системы
- взять
- с
- говорили
- переговоры
- технологии
- Технологии
- сказать
- terms
- тестXNUMX
- проверенный
- Тестирование
- тестов
- чем
- который
- Ассоциация
- Будущее
- их
- тогда
- Там.
- Эти
- они
- вещи
- Think
- этой
- те
- тысяча
- тысячи
- три
- Через
- по всему
- пропускная способность
- TIE
- туже
- время
- кропотливый
- раз
- в
- вместе
- терпимость
- инструменты
- к
- прослеживать
- трек
- треков
- компромиссные
- Тенденции
- трюки
- срабатывает
- правда
- пытается
- TSMC
- ОЧЕРЕДЬ
- два
- напишите
- Типы
- типично
- В конечном счете
- понимание
- понимать
- Universal
- до
- использование
- используемый
- пользователей
- через
- VALIDATE
- Проверка
- ценностное
- Наши ценности
- различный
- векторы
- продавец
- поставщики
- проверка
- очень
- вице
- вице-президент
- Виртуальный
- фактически
- видимость
- видимый
- жизненный
- объем
- ждать
- хотеть
- законопроект
- Путь..
- способы
- we
- неделя
- ЧТО Ж
- Что
- Что такое
- когда
- который
- в то время как
- КТО
- зачем
- широко
- будете
- без
- слова
- Работа
- работать вместе
- работает
- Мир
- письменный
- X
- лет
- Да
- Уступать
- являетесь
- ВАШЕ
- зефирнет
- нуль