<div dir="ltr"><br><div class="gmail_quote">---------- Forwarded message ----------<br>From: <b class="gmail_sendername">Wes Bethel</b> <span dir="ltr"><<a href="mailto:ewbethel@lbl.gov">ewbethel@lbl.gov</a>></span><br>Date: Mon, Jan 11, 2016 at 5:35 PM<br>Subject: [hpdav-pc] extended submission deadline: IPDPS workshop High Performance Data Analysis and Visualization 2016<br>To: <a href="mailto:hpdav-pc@lists.lbl.gov">hpdav-pc@lists.lbl.gov</a><br><br><br><br>
<br>
Apologies if you receive multiple copies of this notice, it is being cross-posted to multiple lists.<br>
<br>
<br>
Summary: the submission date for papers is being extended two weeks, to 25 Jan 2016, 23:59AOE. See below for more information.<br>
<br>
<br>
____________________________________________________________________________________<br>
<br>
HPDAV 2016<br>
Call for papers<br>
____________________________________________________________________________________<br>
<br>
The workshop on<br>
High Performance Data Analysis and Visualization (HPDAV) 2016<br>
<a href="http://vis.lbl.gov/Events/HPDAV-IPDPS-2016/" rel="noreferrer" target="_blank">http://vis.lbl.gov/Events/HPDAV-IPDPS-2016/</a><br>
May 23, 2016<br>
<br>
To be held in conjunction with<br>
30th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium<br>
<a href="http://www.ipdps.org/" rel="noreferrer" target="_blank">http://www.ipdps.org/</a><br>
May 23-26, 2016<br>
Chicago Hyatt Regency, Chicago, Illinois, USA<br>
<br>
<br>
<br>
<br>
Important Dates<br>
____________________________________________________________________________________<br>
<br>
Paper Submission: (new date) 25 Jan 2016, 23:59 AOE<br>
Author Notification: (new date) 12 Feb 2016<br>
Camera-Ready: 21 Feb 2016, 23:59 AOE<br>
<br>
<br>
<br>
Workshop Scope and Goals<br>
____________________________________________________________________________________<br>
<br>
While the purpose of visualization and analysis is insight, realizing that objective requires solving complex problems related to crafting or adapting algorithms and applications to take advantage of evolving architectures, and to solve increasingly complex data understanding problems for ever larger and more complex data. These architectures, and the systems from which they are built, have increasingly deep memory hierarchies, increasing concurrency, decreasing relative per-core/per-node I/O capacity, lessening memory per core, are increasingly prone to failures, and face power limitations.<br>
<br>
The purpose of this workshop is to bring together researchers, engineers, and architects of data-intensive computing technologies, which span visualization, analysis, and data management, to present and discuss research topics germane to high performance data analysis and visualization. Specifically, this workshop focuses on research topics related to adapting/creating algorithms, technologies, and applications for use on emerging computational architectures and platforms.<br>
<br>
The workshop format includes traditional research papers (8-10 pages) for in-depth topics, short papers (4 pages) for works in progress, and a panel discussion.<br>
<br>
Proceedings of the workshops are distributed at the conference and are submitted for inclusion in the IEEE Xplore Digital Library after the conference.<br>
<br>
We invite papers on original, unpublished research in the following topic areas under the general umbrella of high performance visualization and analysis:<br>
<br>
- Increasing concurrency at the node level, and at the systemwide level.<br>
- Optimizations for improving performance, e.g., decreasing runtime, leveraging a deepening memory hierarchy, reducing data movement, reducing power consumption.<br>
- Applications of visualization and analysis, where there is a strong thematic element related to being able to solve a larger or more complex problem because of algorithmic or design advances that take advantage of increasing concurrency, architectural features, etc.<br>
- Data analysis and/or visualization systems/designs/architectures having an emphasis upon scalability, resilience, high-throughput/high-capacity, and that are able to take advantage of emerging architectures.<br>
<br>
Paper submission guidelines: see<br>
<a href="http://vis.lbl.gov/Events/HPDAV-IPDPS-2016" rel="noreferrer" target="_blank">http://vis.lbl.gov/Events/HPDAV-IPDPS-2016</a><br>
<br>
<br>
<br>
<br>
Program Committee<br>
____________________________________________________________________________________<br>
<br>
Jeff Baumes, Kitware<br>
Janine Bennett, Sandia National Laboratory<br>
Wes Bethel, Lawrence Berkeley National Laboratory<br>
Randall Frank, Applied Research Associates<br>
Kelly Gaither, Texas Advanced Computing Center<br>
Christoph Garth, University of Kaiserslautern<br>
Berk Geveci, Kitware<br>
Pat McCormick, Los Alamos National Laboratory<br>
Vijay Natarajan, Indian Institute of Science<br>
Paul Navratil, Texas Advanced Computing Center<br>
Sang-Yun Oh, University of California -- Santa Barbara<br>
Rob Ross, Argonne National Laboratory<br>
Yogesh Simmhan, Indian Institute of Science<br>
Venkat Vishwanath, Argonne National Laboratory<br>
Johann Won, Seoul National University<br>
John Wu, Lawrence Berkeley National Laboratory<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
-- <br>
Wes Bethel -- voice <a href="tel:%28510%29%20486-7353" value="+15104867353" target="_blank">(510) 486-7353</a> -- fax <a href="tel:%28510%29%20486-5812" value="+15104865812" target="_blank">(510) 486-5812</a> -- <a href="http://vis.lbl.gov" rel="noreferrer" target="_blank">vis.lbl.gov</a><br>
</font></span></div><br></div>