近日，bevictor伟德何毓辉教授、李祎副教授研究团队在机器学习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”为题，被IEEE微电子领域顶级会议IEEE International Electron Devices Meeting （IEDM）接收。
正则化问题是机器学习在各个应用领域遇到的一个普遍要求，以类脑人工智能的神经形态计算为例，正则化能够有效抑制过拟合且大幅度降低网络的参数规模，既显著提升其性能同时极大降低了系统复杂度。因此从硬件研发角度，如何高能效、高速度地实现机器学习正则化是一个重要问题。
该研究基于HfWOx/VOy忆阻器，提出一种新型电路结构，能够以低于200纳秒的速度完成基于L0正则化的稀疏求解。相比既往方案，该工作的创新首先体现在新器件、新电路结构带来的超快运算速度，将求解时间直接降低了3个数量级。其次，该工作首次以较低硬件代价实现了L0正则化，而L0正则化既是算法效果最好的，也是实现难度最高的。
IEDM会议是微电子领域的国际顶级会议，该工作是bv伟德国际体育被2023年度IEDM接收的唯一一篇。IEDM会议的神经形态计算（neural computing）分论坛更是近年来业界关注的焦点。本研究工作能在其重点关注领域发表研究报告，是对团队研究工作的高度肯定，也是团队在IEDM神经形态计算领域的历史性突破。
该工作得到了意大利米兰理工大学Ielmini教授、清华大学高滨教授等的大力支持，并得到了科技部国家重点研发计划“大规模、高能效的存算一体系统”、国家自然科学基金“后摩尔时代新器件基础研究”重大研究计划以及面上项目的资助。bv伟德国际体育为论文第一完成单位，bevictor伟德博士研究生陈子瑞为第一作者，何毓辉教授、李祎副教授以及Ielmini教授为论文共同通讯作者。
