<div dir="ltr"><div>==============================<wbr>==============================<wbr>==============</div><div>                            Call for Papers</div><div><br></div><div>   4th International Workshop on Visual Performance Analysis (VPA17)</div><div>                     Held in conjunction with SC17:</div><div>      The International Conference on High Performance Computing,</div><div>                    Networking, Storage and Analysis</div><div><br></div><div>                   Denver, CO, USA November 17, 2017</div><div><br></div><div>                        <a href="https://vpa17.github.io/" target="_blank">https://vpa17.github.io/</a></div><div><br></div><div>            Submission Deadline (Extended): August 21, 2017</div><div>==============================<wbr>==============================<wbr>==============</div><div><br></div><div><br></div><div>Over the last decades an incredible amount of resources has been devoted</div><div>to building ever more powerful supercomputers. However, exploiting the</div><div>full capabilities of these machines is becoming exponentially more</div><div>difficult with each new generation of hardware. To help understand and</div><div>optimize the behavior of massively parallel simulations the performance</div><div>analysis community has created a wide range of tools and APIs to collect</div><div>performance data, such as flop counts, network traffic or cache behavior</div><div>at the largest scale. However, this success has created a new challenge,</div><div>as the resulting data is far too large and too complex to be analyzed in</div><div>a straightforward manner. Therefore, new automatic analysis and</div><div>visualization approaches must be developed to allow application</div><div>developers to intuitively understand the multiple, interdependent</div><div>effects that their algorithmic choices have on the final performance.</div><div><br></div><div>This workshop will bring together researchers from the fields of</div><div>performance analysis and visualization to discuss new approaches of</div><div>applying visualization and visual analytics techniques to large scale</div><div>applications.</div><div><br></div><div><br></div><div>Workshop Topics:</div><div><br></div><div>* Scalable displays of performance data</div><div>* Data models to enable scalable visualization</div><div>* Graph representation of unstructured performance data</div><div>* Presentation of high-dimensional data</div><div>* Visual correlations between multiple data source</div><div>* Human-Computer Interfaces for exploring performance data</div><div>* Multi-scale representations of performance data for visual exploration</div><div><br></div><div><br></div><div>Paper Submission:</div><div><br></div><div>Solicit papers of up to 8 pages as well as 4 page short papers in</div><div>standard ACM format that focus on techniques in the intersection of the</div><div>two communities and either use visualization techniques to display large</div><div>scale performance data or that develop new visualization or visual</div><div>analytics methods that help create new insights.</div><div><br></div><div>All papers must be submitted through Easychair at:</div><div><a href="https://easychair.org/conferences/?conf=vpa2017" target="_blank">https://easychair.org/<wbr>conferences/?conf=vpa2017</a></div><div><br></div><div><br></div><div>Important Dates:</div><div><br></div><div>* Submission deadline: August 21, 2017</div><div>* Notification of acceptance: September 18, 2017</div><div>* Camera-ready deadline: October 9, 2017</div><div><br></div><div><br></div><div>Workshop Chairs:</div><div><br></div><div>* Fabian Beck, University of Duisburg-Essen</div><div>* Abhinav Bhatele, Lawrence Livermore National Laboratory</div><div>* Judit Gimenez, Barcelona Supercomputing Center</div><div>* Joshua A. Levine, University of Arizona</div><div><br></div><div><br></div><div>Contact:</div><div><br></div><div>* <a href="mailto:vpa17@easychair.org" target="_blank">vpa17@easychair.org</a></div><div><br></div><div><br></div><div>Steering Committee:</div><div><br></div><div>* Peer-Timo Bremer, Lawrence Livermore National Laboratory</div><div>* Bernd Mohr, Juelich Supercomputing Center</div><div>* Valerio Pascucci, University of Utah</div><div>* Martin Schulz, Lawrence Livermore National Laboratory</div><div><br></div><div>Program Committee:</div><div><br></div><div>* Harsh Bhatia, Lawrence Livermore National Laboratory</div><div>* Holger Brunst, Technical University Dresden</div><div>* Alexandru Calotoiu, Technical University Darmstadt</div><div>* Todd Gamblin, Lawrence Livermore National Laboratory</div><div>* Marc-Andre Hermanns, Juelich Supercomputing Center</div><div>* Kevin Huck, University of Oregon</div><div>* Katherine Isaacs, University of Arizona</div><div>* Yarden Livnat, University of Utah</div><div>* Naoya Maruyama, Lawrence Livermore National Laboratory</div><div>* Bernd Mohr, Juelich Supercomputing Center</div><div>* Ananya Muddukrishna, KTH Royal Institute of Technology</div><div>* Matthias Mueller, RWTH Aachen University</div><div>* Valerio Pascucci, University of Utah</div><div>* Paul Rosen, University of South Florida</div><div>* Carlos Scheidegger, University of Arizona</div><div>* Chad Steed, Oak Ridge National Laboratory</div><div><br></div></div>