<div dir="ltr"><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><font size="4">VASPE'19: International Workshop on Visual Analytics in Supercomputing and Performance Engineering 2019</font><br class="m_-8799582995595545135gmail-">Mumbai, India, April 2019<br class="m_-8799582995595545135gmail-"><br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-">Conference website: <a href="https://vaspe.gitlab.io/" class="m_-8799582995595545135gmail-" target="_blank">https://vaspe.gitlab.io</a><br class="m_-8799582995595545135gmail-">Submission link: <a href="https://easychair.org/conferences/?conf=vaspe19" target="_blank">https://easychair.org/conferences/?conf=vaspe19</a></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><br class="m_-8799582995595545135gmail-">Both <span class="m_-8799582995595545135gmail-gr_ m_-8799582995595545135gmail-gr_61 m_-8799582995595545135gmail-gr-alert m_-8799582995595545135gmail-gr_spell m_-8799582995595545135gmail-gr_inline_cards m_-8799582995595545135gmail-gr_run_anim m_-8799582995595545135gmail-ContextualSpelling m_-8799582995595545135gmail-multiReplace" id="m_-8799582995595545135gmail-61" style="display:inline;border-bottom:2px solid transparent;background-repeat:no-repeat;color:inherit;font-size:inherit">high performance</span> computing (HPC) and performance engineering (PE) experts are facing the challenge of analyzing, comparing, visualizing, and reasoning about <span class="m_-8799582995595545135gmail-gr_ m_-8799582995595545135gmail-gr_60 m_-8799582995595545135gmail-gr-alert m_-8799582995595545135gmail-gr_spell m_-8799582995595545135gmail-gr_inline_cards m_-8799582995595545135gmail-gr_run_anim m_-8799582995595545135gmail-ContextualSpelling m_-8799582995595545135gmail-ins-del m_-8799582995595545135gmail-multiReplace" id="m_-8799582995595545135gmail-60" style="display:inline;border-bottom:2px solid transparent;background-repeat:no-repeat;color:inherit;font-size:inherit">ever increasing</span> volumes of performance-related data. While HPC typically deals with massively parallel simulation codes being executed on supercomputers, PE focuses on distributed, reliable software systems.<br class="m_-8799582995595545135gmail-">Due to the scale of performance-related data and the open-ended nature of analyzing it, visualization (VIS) and data analytics are often the only feasible tools to comprehend, debug, and improve the performance behavior of systems and/or codes. This is becoming ever more <span class="m_-8799582995595545135gmail-gr_ m_-8799582995595545135gmail-gr_67 m_-8799582995595545135gmail-gr-alert m_-8799582995595545135gmail-gr_gramm m_-8799582995595545135gmail-gr_inline_cards m_-8799582995595545135gmail-gr_run_anim m_-8799582995595545135gmail-Punctuation m_-8799582995595545135gmail-only-del m_-8799582995595545135gmail-replaceWithoutSep" id="m_-8799582995595545135gmail-67" style="display:inline;border-bottom:2px solid transparent;background-repeat:no-repeat;color:inherit;font-size:inherit">important,</span> since the scale of performance-related data keeps rapidly growing. <span class="m_-8799582995595545135gmail-gr_ m_-8799582995595545135gmail-gr_66 m_-8799582995595545135gmail-gr-alert m_-8799582995595545135gmail-gr_gramm m_-8799582995595545135gmail-gr_inline_cards m_-8799582995595545135gmail-gr_run_anim m_-8799582995595545135gmail-Punctuation m_-8799582995595545135gmail-only-ins m_-8799582995595545135gmail-replaceWithoutSep" id="m_-8799582995595545135gmail-66" style="display:inline;border-bottom:2px solid transparent;background-repeat:no-repeat;color:inherit;font-size:inherit">However</span> the research communities in HPC, PE, and VIS are mostly disjunct.<br class="m_-8799582995595545135gmail-"><span class="m_-8799582995595545135gmail-gr_ m_-8799582995595545135gmail-gr_57 m_-8799582995595545135gmail-gr-alert m_-8799582995595545135gmail-gr_spell m_-8799582995595545135gmail-gr_inline_cards m_-8799582995595545135gmail-gr_run_anim m_-8799582995595545135gmail-ContextualSpelling m_-8799582995595545135gmail-ins-del m_-8799582995595545135gmail-multiReplace" id="m_-8799582995595545135gmail-57" style="display:inline;border-bottom:2px solid transparent;background-repeat:no-repeat;color:inherit;font-size:inherit">VASPE</span> '19 aims at gathering experts from (i) the HPC community, (ii) the PE community, and (iii) the VIS community in order to breed cross-community algorithms, techniques, and systems for analyzing and visualizing performance-related data.<br class="m_-8799582995595545135gmail-">Workshop Topics<br class="m_-8799582995595545135gmail-"><br class="m_-8799582995595545135gmail-"> <br class="m_-8799582995595545135gmail-">Topics include, but are not limited to:<br class="m_-8799582995595545135gmail-"><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><span class="m_-8799582995595545135gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre-wrap">      </span>• Scalable displays of performance data<br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><span class="m_-8799582995595545135gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre-wrap">   </span>• Data models to enable scalable visualization<br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><span class="m_-8799582995595545135gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre-wrap">    </span>• Graph representation of unstructured performance data<br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><span class="m_-8799582995595545135gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre-wrap">   </span>• Presentation of high-dimensional data<br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><span class="m_-8799582995595545135gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre-wrap">   </span>• Visual correlations between multiple data source<br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><span class="m_-8799582995595545135gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre-wrap">        </span>• Human-Computer Interfaces for exploring performance data<br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><span class="m_-8799582995595545135gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre-wrap">        </span>• Multi-scale representations of performance data for visual exploration<br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><span class="m_-8799582995595545135gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre-wrap">  </span>• Data analytics of historical performance data<br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><span class="m_-8799582995595545135gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre-wrap">   </span>• Machine learning or statistical techniques for data exploration<br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><font size="4">Call for Papers<br class="m_-8799582995595545135gmail-"></font><br class="m_-8799582995595545135gmail-">We solicit 6–<span class="m_-8799582995595545135gmail-gr_ m_-8799582995595545135gmail-gr_63 m_-8799582995595545135gmail-gr-alert m_-8799582995595545135gmail-gr_spell m_-8799582995595545135gmail-gr_inline_cards m_-8799582995595545135gmail-gr_run_anim m_-8799582995595545135gmail-ContextualSpelling m_-8799582995595545135gmail-multiReplace" id="m_-8799582995595545135gmail-63" style="display:inline;border-bottom:2px solid transparent;background-repeat:no-repeat;color:inherit;font-size:inherit">8 page</span> full papers and 2–4 page short papers that focus on techniques at the intersection of the three communities HPC, PE, and VIS that either use visualization techniques to display <span class="m_-8799582995595545135gmail-gr_ m_-8799582995595545135gmail-gr_64 m_-8799582995595545135gmail-gr-alert m_-8799582995595545135gmail-gr_spell m_-8799582995595545135gmail-gr_inline_cards m_-8799582995595545135gmail-gr_run_anim m_-8799582995595545135gmail-ContextualSpelling m_-8799582995595545135gmail-ins-del m_-8799582995595545135gmail-multiReplace" id="m_-8799582995595545135gmail-64" style="display:inline;border-bottom:2px solid transparent;background-repeat:no-repeat;color:inherit;font-size:inherit">large scale</span> performance data or that develop new visualization or visual analytics methods that help create new insights. We welcome submissions presenting novel and experimental ideas as well as tool descriptions.<br class="m_-8799582995595545135gmail-">Papers must be submitted as a PDF file in the ACM Standard proceedings format, and formatted for 8.5" x 11" (U.S. Letter). The 4-page and 8-page limits include figures, tables, and references.<br class="m_-8799582995595545135gmail-">Papers will be peer-reviewed by members of the program committee and accepted papers will be published by ACM as part of ICPE 2019 proceedings.  Accepted papers will also be presented during the workshop as a paper talk (~20 min) or a lightning presentation (~10 min).<br class="m_-8799582995595545135gmail-">All papers must be submitted through EasyChair.<br class="m_-8799582995595545135gmail-">Important Dates<br class="m_-8799582995595545135gmail-"><br class="m_-8799582995595545135gmail-"><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><span class="m_-8799582995595545135gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre-wrap">        </span>• Submission deadline: Jan 7, 2019<br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><span class="m_-8799582995595545135gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre-wrap">        </span>• Notification of acceptance: Feb 1, 2019<br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><span class="m_-8799582995595545135gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre-wrap"> </span>• Camera-ready deadline: Feb 15, 2019<br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><span class="m_-8799582995595545135gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre-wrap">     </span>• Workshop: TBD, one day between 6th and 12th April 2019<br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><br class="m_-8799582995595545135gmail-"></div><font size="4">Workshop Chairs</font><br class="m_-8799582995595545135gmail-"><br class="m_-8799582995595545135gmail-">Alexandre Bergel, University of Chile<br class="m_-8799582995595545135gmail-">Abhinav Bhatele, Lawrence Livermore National Laboratory<br class="m_-8799582995595545135gmail-">Tom Vierjahn, Westphalian University of Applied Sciences</div><div class="m_-8799582995595545135gmail-"><br class="m_-8799582995595545135gmail-">Contact: <a href="mailto:vaspe@googlegroups.com" class="m_-8799582995595545135gmail-" target="_blank">vaspe@googlegroups.com</a></div></div>