<html><body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;" class="">CEBDA'18 - International Workshop on the Convergence of Extreme Scale Computing and Big Data Analysis<br class=""><a href="http://bigstorage-project.eu/CEBDA2018/" class="">http://bigstorage-project.eu/CEBDA2018/</a><br class=""><br class="">Co-located with IEEE IPDPS 2018<br class="">May 21-25, 2018 - Vancouver, Canada<br class=""><a href="http://www.ipdps.org/" class="">http://www.ipdps.org/</a><br class="">-------------------------------------------------------------------------------------------------------<br class=""><br class="">WORKSHOP DESCRIPTION<br class="">The deployment of extreme scale computing platforms in research and industry coupled with the proliferation of large and distributed digital data sources have the potential for unprecedented insights and understanding in all areas of science, engineering, business, and society in general. However, challenges related to the Big Data generated and processed by these systems remain a significant barrier in achieving this potential.<br class=""><br class="">Addressing these challenges requires a seamless integration of the extreme scale/high performance computing, cloud computing, storage technologies, data management, energy efficiency, and big data analytics research approaches, framework/technologies, and communities. The convergence and integration of exascale systems and data analysis is crucial to the future. To achieve this goal, both communities need to collectively explore and embrace emerging disruptions in architecture and hardware technologies as well as new data- driven application areas such as those enabled by the Internet of Things. Finally, educational and workforce development structures have to evolved to develop the required integrated skillsets.<br class=""><br class="">The goal of this workshop is to bring leading researchers from these communities together to jointly explore such integration, and to develop a research agenda towards brings the diverging research groups and technologies stack toward a more convergent path. The workshop provides a forum for scientists and engineers in academia and industry to present their latest research findings on major and emerging topics in this field.<br class=""><br class="">TOPICS<br class="">Topics of interest include, but are not limited to:<br class="">- Models and techniques for scalable data analysis<br class="">- Extreme data discovery solutions<br class="">- Extreme scale platforms for Big Data analytics<br class="">- Exascale data analysis programming abstractions and services<br class="">- Parallel and distributed Big Data analysis algorithms<br class="">- Code coordination and data integration on HPC platforms<br class="">- Adaption of data mining/analysis algorithms to extreme scale systems<br class="">- Data-centric highly scalable programming tools and algorithms<br class="">- Convergence of High-performance and Big Data analytics frameworks, programming models, and tools<br class="">- Scalable storage architectures for extreme scale systems<br class="">- Techniques for data integrity and availability for extreme scale systems<br class="">- New storage devices for Big Data management in exascale systems<br class="">- Security issues in Big Data analysis and management in extreme scale systems<br class="">- Energy-efficiency issues in Big Data analysis and management in exascale systems<br class="">- Stream data processing in exascale systems<br class="">- Case studies of data-intensive applications in exascale systems<br class="">- Scheduling and provisioning data analytics on hybrid Cloud and Exascale infrastructure<br class="">- Accuracy and correctness of Big Data analysis on exascale systems<br class="">- In-situ techniques for extreme scale data analytics<br class="">- Machine learning techniques for exascale scale applications<br class=""><br class="">IMPORTANT DATES<br class="">Paper submission:        <span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre;">   </span>January 31, 2018 (Extended deadline)<br class="">Notification of acceptance:    <span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre;">   </span>February 26, 2018<br class="">Camera-ready version:        <span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre;">    </span>March 15, 2018<br class=""><br class="">SUBMISSION AND PUBLICATION<br class="">All papers need to be submitted electronically through EasyChair with PDF format through the following link: <a href="https://easychair.org/conferences/?conf=cebda2018" class="">https://easychair.org/conferences/?conf=cebda2018</a>.<br class="">Submitted papers must not substantially overlap with papers that have been published or that are simultaneously submitted to a journal or a conference with proceedings. Papers must be clearly presented in English, and may not exceed 8 letter-size (8.5 x 11) pages including all figures, tables and references using the IEEE format for conference proceedings.<br class="">All manuscripts will be evaluated according to their significance, originality, technical content, style, clarity, quality of presentation, and relevance to the workshop. At least one author of each accepted paper is expected to attend the workshop.<br class="">All papers accepted and presented at the CEBDA 2018 workshop will be published together with the proceedings of other IPDPS 2018 workshops, and will be submitted to IEEE Xplore for publication and EI indexing.<br class=""><br class="">JOURNAL SPECIAL ISSUE<br class="">Authors  of  the  best technical papers will be invited to submit an extended version of their work to the special issue on the Convergence of Extreme Scale Computing and Big Data Analysis (To be confirmed).<br class=""><br class=""><br class="">WORKSHOP CHAIRS<br class="">Shadi Ibrahim, Inria, France<br class="">Manish Parashar, Rutgers University, USA<br class="">Anna Queralt, Barcelona Supercomputing Center, Spain<br class="">Domenico Talia, University of Calabria, Italy<br class=""><br class="">PROGRAM COMMITTEE<br class="">Jean-Thomas Acquaviva, Data Direct Networks, France<br class="">Guillaume Aupy, Inria, France<br class="">Olivier Beaumont, Inria, France<br class="">Timo Bremer, Lawrence Livermore National Laboratory, USA<br class="">Andre Brinkmann, Johannes Gutenberg-Universität Mainz, Germany<br class="">Alexandru Costan, Inria, France<br class="">Frederic Desprez, Inria, France<br class="">Simon Dobson, University of St Andrews, UK<br class="">Matthieu Dorier, Argonne National Laboratory, USA<br class="">Bingsheng He, National University of Singapore, Singapore<br class="">Michael Kuhn, University of Hamburg, Germany<br class="">Laurent Lefevre, Inria, France<br class="">Fabrizio Marozzo, University of Calabria, Italy<br class="">Dhabaleswar Panda, Ohio state university, USA<br class="">Abani Patra, University of Buffalo, USA<br class="">Dana Pectu, West University of Timisoara, Romania<br class="">Depei Qian, Beihang University, China<br class="">Pradeep Subedi, Rutgers University, USA<br class="">Paolo Trunfio, University of Calabria, Italy<br class="">Vladimir Vlassov, KTH Royal Institute of Technology, Sweden<br class="">Logan Ward, Argonne National Laboratory, USA<br class="">Amelie Chi Zhou, ShenZhen University, China<div class=""><br class=""></div></body></html>