heise-Angebot: Parallelprogrammierung: Mehr Vortragsvorschläge für parallel 2017 sind willkommen

[ad_1]

Der Call for Proposals für die Ende März tagende Softwarekonferenz zur Parallelprogrammierung geht nun bis 9. Dezember. Mit Barbara Chapman steht die erste Keynote-Sprecherin fest.

Die Verantwortlichen der parallel 2017, einer Softwarekonferenz zur Parallelprogrammierung, haben den Call for Proposals bis zum 9. Dezember 2016 verlängert. Vor Ablauf des ursprünglichen offiziellen Termins am heutigen 25. November sind zwar schon einige Einreichungen eingegangen, um den Teilnehmern jedoch ein vielschichtiges Programm bieten zu können, sind noch weitere Vortragsvorschläge für die von 29. bis 31. März in Heidelberg tagende Konferenz willkommen. Die von heise Developer, iX und dem dpunkt.verlag betreute Veranstaltung findet zum sechsten Mal statt.

Zur sechsten Auflage möchten die Organisatoren einige Dinge dezent verändern. So planen sie mehr Vorträge zu Embedded-Themen, aber auch mehr Beiträge aus dem Umfeld des High-Performance Computing sind im Programm erwünscht. Außerdem soll der Bereich des Deep beziehungsweise Machine Learning eine größere Rolle einnehmen, wo sich einige der interessantesten Anwendungsszenarien im Bereich des parallelen Rechnens auftun. Ansonsten soll die parallel 2017 den Charakter der bisherigen Ausgaben der Konferenz behalten.

Mit Barbara Chapman steht mittlerweile die erste Keynote-Sprecherin fest. Die Professorin für Mathematik, Statistik und Informatik an der Stony Brook University ist unter anderem für ihre Arbeiten an der Entwicklung von OpenMP bekannt. Sie reiht sich in die illustre Schar früherer Keynote-Sprecher wie Tim Mattson, Walter F. Tichy, John L. Gustafson, Sverre Jarp, Arndt Bode, Michael Chang, Maurice Herlihy und Ulrich Drepper ein.

Das fertige Programm soll Anfang Januar veröffentlicht werden. Bei Fragen zu möglichen Vortragsthemen geben die Organisatoren der Konferenz gerne Auskunft. Wer über den weiteren Fortgang der Konferenz auf dem Laufenden gehalten werden möchte, kann sich vormerken lassen. (ane)

[ad_2]

Read more on: Source