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ICPP 2026: International Conference on Parallel Processing

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ICPP
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投稿締切日:
2026-04-24
通知日:
2026-06-30
開催日:
2026-09-28
開催地:
Singapore
開催回数:
55
CCF: B   ICORE: B   QUALIS: A2   閲覧: 450802   フォロー: 224   参加: 42

会伴インデックス (CP-I)

88.3 / 100
全 5,680 件中 第 91 位 · 上位 2%

システム・アーキテクチャ 分野 341 件中 第 22 位

学術的評価 (35%)
92
投稿の選択性 (20%)
79
開催回数 (20%)
100
コミュニティの注目度 (10%)
83
公開情報の充実度 (15%)
80

使用した入力: 収録ランク：CCF B, ICORE B, QUALIS A2 · 採択率：29.2%（記録のある 5 回の平均） · 確認できる開催回数：55 · 会伴でフォローしている研究者：224 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：57 人

公開情報で不足しているもの: 過去の開催回 (+3.0)
主催者は会議を認証申請したうえで、このページから直接追加できます。スコアは毎晩再計算されます。このスコアを上げるには

信頼度 100% — スコアのうち、中立の基準値ではなく実際に観測されたデータに基づく割合。 このスコアの算出方法 · ランキングを見る · アルゴリズム版 1.1 · 算出日 2026-09-12

論文募集

ICPP 2026 (International Conference on Parallel Processing) is a CCF B / ICORE B / QUALIS A2 conference held in Singapore on 2026-09-28. The paper submission deadline is 2026-04-24. Acceptance notifications are sent on 2026-06-30.

ICPP, the International Conference on Parallel Processing, provides a forum for researchers, scientists, and practitioners in academia, industry, and government to present their latest research findings in all aspects of parallel and distributed computing. ICPP is one of the oldest continuously running international computer science conferences. ICPP 2026 is the 55th edition of ICPP. ICPP 2026 will be held in Singapore from 28 September to 1 October, 2026. ICPP 2026 is a premier venue for presenting the latest research on all aspects of the field. ICPP 2026 will be organized around seven tracks which includes Algorithms, Applications, Architecture, Multidisciplinary, Performance, Software, and Quantum Computing. Topics of interest in ICPP 2026 papers include, but are not limited to: Algorithms: Parallel and Distributed Algorithms, Parallel and Distributed Combinatorial & Numerical Methods, Scheduling Algorithms for Parallel and Distributed Applications and Platforms, Algorithmic Innovations for Parallel and Distributed Machine Learning. Applications: Parallel and Distributed Applications, Scalable Data Analytics & Applied Machine Learning, Computational and Data-Driven Science & Engineering (including, but not limited to Astrophysics, Computational Chemistry and Physics, Life Science, Climate Science, Earth Science, Materials Science, Finance, Geology and Engineering). Architecture: Micro-Architecture for Parallel Computing, Parallel Computer Architecture and Accelerator Designs, Large-Scale System Architectures, Datacenter/Warehouse Computing Architecture, Machine Learning Architectures, Architectural Support for Networking, New Memory and Storage Technologies, Near-Memory Computing, Parallel I/O, Architectures for Edge Computing, Architectural Support for Reliability and Security. Multidisciplinary: Innovation combining multiple disciplines, Converged HPC Cloud Edge Computing, Cross-Cutting Research (e.g., Complex Workflows Combining Data Analytics and/or AI/ML with Traditional Simulations), Use of Known Algorithms in Novel/Emerging Applications, Methodologies for Performance Portability and/or Productivity across Architectures. Performance: Performance Modeling of Parallel or Distributed Computing, Performance Evaluation of Parallel or Distributed Systems; Scalability, Simulation Models, Analytical Models, Measurement-Based Evaluation. Software: Systems Software, Middleware, Runtime Systems, Parallel and Distributed Programming Languages & Models, Programming Systems, Compilers, Libraries, Programming Infrastructures and Tools, Operating and Real-Time Systems, Parallel File Systems, Data Management Systems. Quantum Computing: Parallel Simulators of Quantum Computers, Use of Parallel Computing for Quantum Compilation and Optimization, Co-design of Parallel- and Quantum-Computing Applications, Hybrid Parallel/Quantum Software-Development Tools.
最終更新：Dou Sun（）

採択率

平均採択率: 33.2% 9 年間 (2001–2011).

年投稿数採択数採択率(%)
20113638122.3%
20092207132.3%
20082638130.8%
20062006432%
20052416928.6%
20041906534.2%
20031926935.9%
20021886735.6%
20011396546.8%

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