Os Anais Estendidos do XXXVII International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD 2025) trazem os artigos selecionados e apresentados na edição do evento realizada de 28 a 31 de outubro de 2025, na cidade de Bonito/MS. Nesta edição, os anais reúnem os artigos aceitos em seus eventos satélites:

  • Workshop on Applications for Multi-Core Architectures (WAMCA 2025), nesta edição, 06 artigos foram aceitos. Esses trabalhos foram selecionados através de um processo de revisão por pares do tipo single-blind. O evento foi coordenado por Claude Tadonki (MINES ParisTech - PSL). Os artigos foram submetidos em 03/09/2025, aceitos para publicação em 18/09/2025, tendo a versão final submetida em 22/09/2025.
  • Workshop on Cloud Computing (WCC 2025), nesta edição, 06 artigos foram aceitos. Esses trabalhos foram selecionados através de um processo de revisão por pares do tipo single-blind. O evento foi coordenado por Márcio Castro (UFSC), Philippe O. A. Navaux (UFRGS), Cristiano A. Künas (UFRGS) e Arthur F. Lorenzon (UFRGS). Os artigos foram submetidos em 08/09/2025, aceitos para publicação em 22/09/2025, tendo a versão final submetida em 29/09/2025.
  • Workshop on Lightweight and Efficient Deep Learning in HPC Environments (LeanDL-HPC 2025), nesta edição, 07 artigos foram aceitos. Esses trabalhos foram selecionados através de um processo de revisão por pares do tipo single-blind. O evento foi coordenado por Edson Takashi Matsubura (UFMS), Edson Borin (UNICAMP), Walfredo Cirne (Google), Edson Norberto Cáceres (UFMS) e Ricardo Marcacini (USP). Os artigos foram submetidos em 07/09/2025, aceitos para publicação em 21/09/2025, tendo a versão final submetida em 28/09/2025.

Para acessar os anais principais, visite a série Anais do SBAC-PAD 2025.

Para mais informações sobre o SBAC-PAD 2025, visite o site desta edição do evento.

Publicado: 28/10/2025

Workshop on Applications for Multi-Core Architectures (WAMCA)

Workshop on Cloud Computing (WCC)

Workshop on Lightweight Efficient Deep Learning in HPC Environments (LeanDL-HPC)