HiPC 2025 将是第 32 届 IEEE 高性能计算、数据、分析和数据科学国际会议。HiPC 是一个展示高性能计算和数据科学领域研究人员最新研究成果的平台。会议重点关注高性能计算系统、数据科学和分析的各个方面，以及它们的科学、工程和商业应用。

欢迎作者提交原创且未发表的研究稿件，该稿件需展示高性能计算、数据科学与分析领域的最新研究成果，涵盖所有传统领域以及机器学习和大数据分析等新兴主题。每篇投稿均应围绕“高性能计算”和“数据科学”两大主题进行。

1.出版与检索情况

出版平台：

全部论文由 IEEE 正式出版，收录于 IEEE Xplore，具备 DOI，免费开放访问 

元数据收录：

DBLP 会更新 conf/hipc/2025 条目，包含论文标题、作者、DOI 和 BibTeX

论文也将被 Scopus、Ei Compendex、Web of Science (CPCI) 等学术索引收录

Google Scholar / Semantic Scholar 可检索摘要、开放访问版本及引用统计

2.组委会

大会联合主席
Sanmukh Kuppannagari，凯斯西储大学，美国
Arnab Kumar Paul，印度比拉科技学院果阿分校，印度

大会副主席
Chiranjib Sur，壳牌公司与Krea大学，印度

程序联合主席
Saurabh Gupta，AMD，印度
François Tessier，法国国家信息与自动化研究所（Inria），法国

程序副主席

算法（高性能计算）
Radu Prodan，因斯布鲁克大学，奥地利
Amanda Bienz，新墨西哥大学，美国

体系结构（高性能计算）
Debiprasanna Sahoo，印度理工学院布巴内斯瓦尔分校，印度
Sarah Neuwirth，美因茨约翰内斯·古腾堡大学，德国

应用（高性能计算）
Rohan Basu Roy，犹他大学，美国
Julien Bigot，法国原子能与替代能源委员会（CEA），法国

系统软件（高性能计算）
Mihail Popov，法国国家信息与自动化研究所（Inria），法国
Pradeep Rao，AMD，印度

可扩展数据科学（数据科学与人工智能）
Shilpika，美国阿贡国家实验室，美国
Dip Sankar Banerjee，印度理工学院焦特布尔分校，印度

AI/ML系统方法与系统支撑AI/ML（数据科学与人工智能）
Amelie Chi Zhou，香港浸会大学，中国香港
Bodgan Nicolae，美国阿贡国家实验室，美国

研讨会联合主席
Sarah Neuwirth，美因茨约翰内斯·古腾堡大学，德国

海报联合主席
Aneesh Chivukula，印度比拉科技学院海得拉巴分校，印度

网站联合主席
Rohan Basu Roy，犹他大学，美国
Nathaniel Tomczak，凯斯西储大学，美国

财务联合主席
Ajay Gupta，西密歇根大学，美国
Thondiyil Venugopalan，印度

专业学会联络人
Vinay Gavirangaswamy，HPE Cray，美国

指导委员会主席
Viktor K. Prasanna，南加州大学，美国

1.算法专题征集论文，内容涵盖开发新型并行和分布式计算算法的原创研究及相关进展。感兴趣的主题包括（但不限于）：

• 新的并行和分布式算法和设计技术；
• 在增强算法特性或提供保证方面的进步（例如，并发性、数据局部性、避免通信、异步、混合 CPU-GPU 算法、容错性、弹性）；
• 资源分配和优化的算法技术（例如调度、负载平衡、资源管理）；
• 针对高级科学计算和不规则应用（例如数值线性代数、图算法、计算生物学）的可证明高效的并行和分布式算法；
• 经典和新兴计算模型（例如并行/分布式模型、量子计算、神经形态和其他仿生模型）。

2.架构专题征集论文，内容涵盖高性能计算架构设计与评估的原创研究及相关进展。主题包括但不限于：

• 高性能处理架构（例如可重构、片上系统、多核、矢量处理器）；
• 高性能计算平台的网络（例如互连拓扑、片上网络）；
• 内存、缓存和存储架构（例如，3D、光子、内存处理、NVRAM、突发缓冲区、并行 I/O）；
• 改善架构特性的方法（例如，能源/电力效率、可重构、弹性/容错、安全性/隐私）；
• 新兴的计算架构（例如量子计算、神经形态和其他仿生架构）。

3.应用专题征集论文，内容涵盖在并行、分布式和加速平台上执行的可扩展高性能应用程序的设计和实现，以及相关进展的原创研究。感兴趣的主题包括（但不限于）：

• 共享和分布式内存并行应用（例如，科学计算、模拟和可视化应用、图形和不规则应用、数据密集型应用、科学/工程/工业应用、物联网和生命科学中的新兴应用等）；
• 在千万亿次和百亿亿次平台上扩展应用程序的方法、算法和优化（例如，硬件和软件的协同设计、异构和混合编程）；
• 并行应用程序的硬件加速（例如，GPU、FPGA、矢量处理器、多核）；
• 并行和分布式平台的应用基准和工作负载。

4.系统软件方向征集论文，内容涵盖高性能计算平台系统软件的设计、实现和评估方面的原创研究，以及相关进展。感兴趣的主题包括但不限于：

• 用于高性能计算的可扩展系统和软件架构（例如中间件、操作系统、I/O 服务）；
• 增强并行性能的技术（例如，编译器/运行时优化、从应用程序跟踪中学习、分析）；
• 增强并行应用程序开发和生产力的技术（例如，领域特定语言、编程环境、性能/正确性检查和调试）；
• 处理不确定性、硬件/软件弹性和容错的技术；
• 适用于云、数据中心和百亿亿次级平台的软件（例如中间件工具、调度程序、资源分配、数据迁移、负载平衡）；
• 异构平台的软件和编程范例（例如，CPU/GPU、多 GPU 集群和其他加速器平台的库）。
• 数据科学和人工智能：
• 论文主题包括但不限于以下类别中给出的主题。

5.可扩展数据科学方向诚邀提交论文，内容涵盖开发可扩展算法、系统和软件进行大规模数据分析的原创研究，以及相关进展。主题包括但不限于：

• 用于基础数据分析任务的新型可扩展算法、系统和软件。
• 可扩展的算法、系统和软件，旨在解决不同数据源和设置（例如图形、社交网络、序列、数据流）的特点；
• 可扩展的算法和技术，以降低大规模数据的复杂性（例如，流式传输、亚线性数据结构、摘要、压缩分析）；满足不同数据驱动应用领域（例如，生命科学、商业、农业）的需求，确保分析的透度和公平性；
• 设计可扩展的系统软件以支持各种以数据为中心的应用程序（例如，推荐系统、网络搜索、众包应用程序、流媒体应用程序）
• 支持大数据框架中各种操作的架构和系统软件（例如，存储、检索、自动化工作流、数据组织、可视化、视觉分析、人机交互）；
• 分布式数据框架的系统软件（例如分布式文件系统、数据重复数据删除、虚拟化、云服务、资源优化、调度）；
• 可扩展算法和分析的案例研究、实验研究和基准；
• 用于增强数据分析各个方面的标准和协议（例如，开放数据标准、隐私保护和安全方案）。

6.面向系统的人工智能/机器学习以及面向人工智能/机器学习的系统。 本专题征集论文，内容涵盖将人工智能/机器学习用于系统设计或面向人工智能/机器学习应用的系统设计方面的原创研究及相关进展。感兴趣的主题包括但不限于：

• 计算系统中的系统设计和优化（例如高效设计空间探索、作业调度、能源效率）的 AI/ML 方法；
• 有益于 HPC 应用或 HPC 系统管理的 AI/ML 方法；
• 扩展和加速机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉应用；
• 高效的模型训练、推理和服务（包括专门的硬件设计和软件技术）；
• AI/ML 应用的公平性、可解释性和可说明性；
• 端到端机器学习管道优化（数据准备和数据清理）；
• 复合人工智能系统和人工智能代理系统；
• 机器学习基准和数据集

1.重要日期:

• 摘要提交：2025 年 6 月 25 日（星期三）
• 论文提交（双盲）： 2025 年 7 月 2 日（星期三）
• 向作者提交评论： 2025 年 8 月 21 日（星期四）
• 反驳期： 2025 年 8 月 21 日至 26 日（星期四至星期二）
• 作者通知： 2025 年 9 月 12 日（星期五）
• 论文提交截止日期： 2025 年 9 月 26 日（星期五）
• 最终作者通知： 2025 年 10 月 3 日（星期五）

2. 摘要必须在截止日期前提交，字数不得超过300字。

• 截止日期前提交的标题和摘要应包含足够的细节，而非仅仅是一个占位符。强烈建议作者提交论文时附上最终的作者名单，因为后期可能无法进行修改。
• 提交的稿件应为技术论文，全文不得超过十页，采用单倍行距双栏格式，字体大小为 10 号，页面尺寸为 8.5×11 英寸（IEEE 会议格式），包含图表、表格和参考文献。
• 所有提交的稿件将由程序委员会进行双盲评审，因此提交的论文中不应列出任何作者及其所属机构 。提交时的作者名单将被视为最终名单——在提交截止日期或论文被录用后，不得添加或删除任何共同作者（无例外）。如果论文被录用，作者所属机构和顺序可以在照相排版截止日期前通知程序委员会主席进行更改。
• 论文电子版提交必须为可读的 PDF 文件。
• 提交的论文必须是原创且未发表的研究成果，且目前尚未接受任何其他会议或期刊的评审。论文出版时，被接受论文的作者可在其稿件页数限制之外额外购买最多两页的版面。
• 缺席政策： 每篇论文必须至少有一位作者注册参加会议，论文才能在会议论文集中发表。被录用的论文全文将在技术会议上展示，入选论文将在单独的海报会议上展示。论文被录用后，必须进行展示才能在会议论文集中发表。任何不符合要求的论文将不会被收录到 IEEE Xplore 的会议论文集中。

3. 提交你的论文： https://ssl.linklings.net/conferences/HiPC/

• 使用人工智能辅助文本： HiPC 允许使用 ChatGPT、Grammarly 或其他人工智能助手等工具来改进投稿文本。我们建议您仅将这些服务用于语言校正。作者应在投稿前验证结果是否准确。
• 根据 IEEE 的要求，任何 AI 生成文本的使用都必须在致谢部分披露。论文中使用 AI 生成文本的部分应注明用于生成文本的 AI 系统的出处。

pc2025@hipc.org