近日，6774澳门永利何毓輝教授、李祎副教授研究團隊在機器學習硬件研究方面最新成果以“An Ultrafast (< 200 ns) Sparse Solution Solver made by HfWOx/VOy Threshold Tunable Neurons”為題，被IEEE微電子領域頂級會議IEEE International Electron Devices Meeting （IEDM）接收。
正則化問題是機器學習在各個應用領域遇到的一個普遍要求，以類腦人工智能的神經形态計算為例，正則化能夠有效抑制過拟合且大幅度降低網絡的參數規模，既顯著提升其性能同時極大降低了系統複雜度。因此從硬件研發角度，如何高能效、高速度地實現機器學習正則化是一個重要問題。
該研究基于HfWOx/VOy憶阻器，提出一種新型電路結構，能夠以低于200納秒的速度完成基于L0正則化的稀疏求解。相比既往方案，該工作的創新首先體現在新器件、新電路結構帶來的超快運算速度，将求解時間直接降低了3個數量級。其次，該工作首次以較低硬件代價實現了L0正則化，而L0正則化既是算法效果最好的，也是實現難度最高的。
IEDM會議是微電子領域的國際頂級會議，該工作是6774澳门永利被2023年度IEDM接收的唯一一篇。IEDM會議的神經形态計算（neural computing）分論壇更是近年來業界關注的焦點。本研究工作能在其重點關注領域發表研究報告，是對團隊研究工作的高度肯定，也是團隊在IEDM神經形态計算領域的曆史性突破。
該工作得到了意大利米蘭理工大學Ielmini教授、清華大學高濱教授等的大力支持，并得到了科技部國家重點研發計劃“大規模、高能效的存算一體系統”、國家自然科學基金“後摩爾時代新器件基礎研究”重大研究計劃以及面上項目的資助。6774澳门永利為論文第一完成單位，6774澳门永利博士研究生陳子瑞為第一作者，何毓輝教授、李祎副教授以及Ielmini教授為論文共同通訊作者。
