<div dir="ltr"><div><span style="font-size:12.8px">==========================================================================</span></div><div><span style="font-size:12.8px">                            Call for Papers</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">   4th International Workshop on Visual Performance Analysis (VPA17)</span></div><div><span style="font-size:12.8px">                     Held in conjunction with SC17:</span></div><div><span style="font-size:12.8px">      The International Conference on High Performance Computing,</span></div><div><span style="font-size:12.8px">                    Networking, Storage and Analysis</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">                   Denver, CO, USA November 17, 2017</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">                        <a href="https://vpa17.github.io/">https://vpa17.github.io/</a></span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">            Submission Deadline (Extended): August 14, 2017</span></div><div><span style="font-size:12.8px">==========================================================================</span></div><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Over the last decades an incredible amount of resources has been devoted</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">to building ever more powerful supercomputers. However, exploiting the</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">full capabilities of these machines is becoming exponentially more</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">difficult with each new generation of hardware. To help understand and</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">optimize the behavior of massively parallel simulations the performance</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">analysis community has created a wide range of tools and APIs to collect</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">performance data, such as flop counts, network traffic or cache behavior</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">at the largest scale. However, this success has created a new challenge,</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">as the resulting data is far too large and too complex to be analyzed in</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">a straightforward manner. Therefore, new automatic analysis and</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">visualization approaches must be developed to allow application</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">developers to intuitively understand the multiple, interdependent</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">effects that their algorithmic choices have on the final performance.</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">This workshop will bring together researchers from the fields of</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">performance analysis and visualization to discuss new approaches of</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">applying visualization and visual analytics techniques to large scale</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">applications.</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Workshop Topics:</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Scalable displays of performance data</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Data models to enable scalable visualization</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Graph representation of unstructured performance data</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Presentation of high-dimensional data</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Visual correlations between multiple data source</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Human-Computer Interfaces for exploring performance data</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Multi-scale representations of performance data for visual exploration</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Paper Submission:</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Solicit papers of up to 8 pages as well as 4 page short papers in</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">standard ACM format that focus on techniques in the intersection of the</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">two communities and either use visualization techniques to display large</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">scale performance data or that develop new visualization or visual</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">analytics methods that help create new insights.</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">All papers must be submitted through Easychair at:</span><br style="font-size:12.8px"><a href="https://easychair.org/conferences/?conf=vpa2017" rel="noreferrer" target="_blank" style="font-size:12.8px">https://easychair.org/<wbr>conferences/?conf=vpa2017</a><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Important Dates:</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Submission deadline: August 14, 2017</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Notification of acceptance: September 18, 2017</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Camera-ready deadline: October 9, 2017</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Workshop Chairs:</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Fabian Beck, University of Duisburg-Essen</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Abhinav Bhatele, Lawrence Livermore National Laboratory</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Judit Gimenez, Barcelona Supercomputing Center</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Joshua A. Levine, University of Arizona</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Contact:</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* </span><a href="mailto:vpa17@easychair.org" style="font-size:12.8px">vpa17@easychair.org</a><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Steering Committee:</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Peer-Timo Bremer, Lawrence Livermore National Laboratory</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Bernd Mohr, Juelich Supercomputing Center</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Valerio Pascucci, University of Utah</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Martin Schulz, Lawrence Livermore National Laboratory</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Program Committee:</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Harsh Bhatia, Lawrence Livermore National Laboratory</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Holger Brunst, Technical University Dresden</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Alexandru Calotoiu, Technical University Darmstadt</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Todd Gamblin, Lawrence Livermore National Laboratory</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Marc-Andre Hermanns, Juelich Supercomputing Center</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Kevin Huck, University of Oregon</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Katherine Isaacs, University of Arizona</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Yarden Livnat, University of Utah</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Naoya Maruyama, Lawrence Livermore National Laboratory</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Bernd Mohr, Juelich Supercomputing Center</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Ananya Muddukrishna, KTH Royal Institute of Technology</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Matthias Mueller, RWTH Aachen University</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Valerio Pascucci, University of Utah</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Paul Rosen, University of South Florida</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Carlos Scheidegger, University of Arizona</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">* Chad Steed, Oak Ridge National Laboratory</span><br></div>