Écrits long format des membres du laboratoire — notes accompagnant nos articles récents, retours d'ingénierie, et réflexions occasionnelles sur la conduite d'un groupe d'architecture.
Les algorithmes de graphes consacrent souvent plus de temps au déplacement des données qu’à leur traitement. Nos accélérateurs s’attaquent à ce problème en effectuant directement les calculs sur des matrices de mémoire résistive. Le graphe conserve sa représentation compacte jusqu’aux crossbars, tandis que les mêmes configurations sont réutilisées pour les motifs de connexions récurrents.
Notre groupe présente trois travaux à IEEE NEWCAS 2026 à Chicoutimi — deux en informatique quantique et un sur l'accélération de graphes à base de ReRAM. Tour d'horizon de chaque contribution.
How team Qortex used a variational quantum algorithm — a parametrized circuit trained in a hybrid quantum-classical loop and run on IBM's ibm_quebec processor — to forecast a financial time series, and took first place in the Quantum Machine Learning track at Mila's Mil'HaQ Fest 2025.