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2015年全国高性能计算学术年会征文通知(第二轮)

2015年06月09日 17:23:17 | 作者:佚名 | 来源:cnw.com.cn

摘要:由中国计算机学会主办、北京中科超算信息咨询有限公司、国家超级计算无锡中心(筹)协办、中国计算机学会高性能计算专业委员会、江南大学共同承办的“2015年全国高性能计算学术年会”(HPC China 2015) 将于2015年11月10日至12日在...

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征文
HPC China 2015

由中国计算机学会主办、北京中科超算信息咨询有限公司、国家超级计算无锡中心(筹)协办、中国计算机学会高性能计算专业委员会、江南大学共同承办的“2015年全国高性能计算学术年会”(HPC China 2015) 将于2015年11月10日至12日在无锡召开。全国高性能计算学术年会是中国一年一度高性能计算领域的盛会,为相关领域的学者提供交流合作、发布最前沿科研成果的平台,将有力地推动中国高性能计算的发展。

大会共同主席:

陈左宁 中国工程院 副院长、中国工程院院士

指导委员会荣誉主席:

陈国良 中国科学技术大学 教 授、中国科学院院士

指导委员会主席:

孙凝晖 中国科学院计算技术研究所 研究员

指导委员会共同副主席:

漆锋滨 国家并行计算机工程技术研究中心研究员

迟学斌 中国科学院计算机网络信息中心 研究员

胡庆丰 国防科技大学计算机学院 教 授

莫则尧 北京应用物理与计算数学研究所 研究员

张云泉 中国科学院计算技术研究所 研究员

程序委员会共同主席:

李宣东 南京大学 教 授

陈文光 清华大学 教 授

组织委员会主席:

吴小俊 江南大学 院 长、教 授

组织委员会共同副主席:

李朝锋 江南大学 教 授

黄建国 国家超级计算无锡中心(筹) 副主任

论坛主席:

詹剑锋 中国科学院计算技术研究所 研究员

征文涉及的领域包括但不限于:高性能计算机体系结构、高性能计算机系统软件、高性能计算环境、高性能微处理器、高性能计算机应用、并行算法设计、并行程序开发、大数据[注]并行处理、科学计算可视化、云计算[注]和网格计算相关技术及应用,以及其他高性能计算相关领域。会议录用论文将分别推荐到《计算机学报》(EI)、《计算机研究与发展》(EI)、《计算机科学与探索》(正刊)、《计算机工程与科学》(正刊)和《计算机科学》(正刊)等刊物上发表。会议还将评选优秀论文和优秀论文提名奖各4名。

投稿须知:

本届大会接收中英文投稿。作者所投稿件必须是原始的、未发表的研究成果、技术综述、工作经验总结或技术进展报告。务必附上第一作者简历(姓名、性别、出生年月、出生地、职称、学位、研究方向等)、通信地址、邮政编码、联系电话和电子信箱,并注明论文所属领域。

请登录 https://easychair.org/conferences/?conf=hpcchina2015 的会议投稿系统链接进行投稿,首次登录请注册。

投稿要求:请参照《计算机研究与发展》的格式编排论文(http://crad.ict.ac.cn/CN/item/downloadFile.jsp?filedisplay=20150317155924.doc)。

会议将邀请知名院士、学者做大会特邀报告,举行学术报告和分组交流,还将发布2015年中国HPC TOP100排行榜、进行高性能计算专题研讨、高性能计算相关的CCF ADL培训、高性能计算新技术与新产品展示等活动,并同期现场举办“PAC2015全国并行应用挑战赛”决赛。本次会议邀请了美国HPC Advisory Council的加盟,还将邀请国内外知名超算中心主任参加,并举行形式多样、不同主题的论坛研讨,会议期间还将召开“CODESIGN国际研讨会”。从中您能了解到国内、外高性能计算的最新动态,获取对您个人的职业发展有益的各类信息。欢迎从事高性能计算及相关研究的同仁踊跃投稿。

论文提交截止日期:2015年07月15日

论文录用通知日期:2015年08月15日

正式论文提交日期:2015年09月15日

未尽事宜见下一轮通知。

联 系 人:李希代

联系电话:010-62600662

电子邮箱:xidai.niu@gmail.com、lixidai@ict.ac.cn

会议网站: http://hpcchina2015.csp.escience.cn/dct/page/1

(说明:会议时间较之前略有调整,若与您之前了解的举办时间不符,请以此日期为准)

参考资料

1.云计算:(Cloud Computing)描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源。云计算是继1980年代大型计算机到...详情>>

2.大数据:(Big Data),研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 ...详情>>

[责任编辑:周源 zhou_yuan@cnw.com.cn]

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