米兰·(milan)中国官方网站-2021年图灵奖公布！72岁的美国科学家 Jack Dongarra 获奖

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作者 | Ailleurs

编纂 | 陈彩娴

方才，2021年计较机范畴的最高奖项——图灵奖宣布！美国计较机科学家 Jack J. Dongarra 获奖，以表扬他于高机能计较范畴的卓着成绩。按照 ACM 的先容，Dongarra 的算法及软件鞭策了高机能计较的成长，对于人工智能、计较机图形学等多个计较科学范畴均孕育发生了庞大的影响。他于数值算法及库方面做出了创始性的孝敬，使患上高机能计较软件可以或许跟上四十多年来的指数级硬件更新。图灵奖被称为「计较机范畴的诺贝尔奖」，由美国计较机协会（ACM）在 1966 年设立，目的之一是为了记念世界计较机科学的前驱艾伦·图灵（A.M. Turing），每一年评比出于计较机范畴作出庞大孝敬的一到两名科学家，奖励100万美元，由google全额援助。

1Jack Dongarra 是谁？Jack J. Dongarra 生在 1950 年 7 月 18 日，自1989年以来便于田纳西年夜学电气工程及计较机科学系担当特聘传授，还有是美国橡树岭国度试验室计较机科学及数学部的卓异研究职员。自2007年以来，他还有担当曼彻斯特年夜学数学学院的图灵研究员，同时于莱斯年夜学计较机科学系担当兼职传授。他的修业履历以下：1972 年得到芝加哥州立年夜学数学学士学位1973 年得到伊利诺伊理工学院计较机科学硕士学位1980 年得到新墨西哥年夜学运用数学哲学博士学位，师从美国工程院院士 Cleve Moler于博士卒业后、插手田纳西年夜学年夜学前，他一直于阿贡国度试验室事情。回首 Jack J. Dongarra 的研究生活生计，堪称风景无穷：他曾经得到 IEEE 计较机前锋奖、SIAM/ACM 计较科学与工程奖及 ACM/IEEE 肯肯尼迪奖，同时还有是 ACM Fellow、IEEE Fellow、SIAM Fellow、AAAS Fellow、ISC Fellow 与 IETI Fellow，真·Fellow年夜满贯。此外，他还有是美国国度工程院院士与英国皇家学会的外籍院士。看google学术，他的被引数跨越了 11 万，h-index 跨越了 130：

2他的研究孝敬据ACM官网传递，Dongarra 经由过程对于线性代数运算的高效数值算法、并行计较编程机制及机能评估东西的孝敬引领了高机能计较的世界。近四十年来，摩尔定律使硬件机能呈指数级增加。与此同时，虽然年夜大都软件未能跟上这些硬件前进的程序，但高机能数值软件却做到了——这于很年夜水平上归功在 Dongarra 的算法、优化技能及出产质量的软件实行。这些孝敬奠基了一个框架，可使科学家及工程师于年夜数据阐发、医疗保健、可再生能源、气候预告、基因组学及经济学等范畴取患上主要发明及转变游戏法则的立异。Dongarra 的事情还有有助在促成计较机系统布局的超过式成长，并撑持计较机图形学及深度进修的革命。Dongarra 的重要孝敬是创立了开源软件库及尺度，这些软件库及尺度采用线性代数作为中间语言，可以被各类运用步伐利用。这些库是为单处置惩罚器、并行计较机、多核节点及每一个节点的多个 GPU 编写的。Dongarra 的库还有引入了很多主要的立异，包括主动调解、混淆精度算术及批处置惩罚计较。作为高机能计较的领先研究者，Dongarra 领导该范畴说服硬件供给商优化这些要领，并说服软件开发职员于他们的事情中以他的开源库为方针。终极，这些努力致使基在线性代数的软件库于从条记本电脑到世界上最快的超等计较机等呆板上实现了险些遍及的高机能科学及工程计较。这些库对于在该范畴的成长至关主要——使功效愈来愈强盛的计较性能够解决具备计较挑战性的问题。ACM 的主席Gabriele Kotsis 暗示：「除了了对于打破新记载的兴致以外，高机能计较一直是科学发明的重要东西。HPC 立异也伸张到很多差别的计较范畴，鞭策了咱们整个范畴的成长。Jack Dongarra 于引导这一范畴的乐成成长中阐扬了焦点作用。他的创始性事情可以追溯到 1979 年，至今他仍是 HPC 范畴最主要且踊跃介入的带领者之一。他的职业生活生计无疑表现了图灵奖对于『具备长期主要性的庞大孝敬』的承认。」google的 Jeff Dean 也评价：「Jack Dongarra 的事情从底子上转变并鞭策了科学计较。他于世界上利用最频仍的数值库的焦点所做的深切而主要的事情是科学计较各个范畴的基础，帮忙推进了从药物发明到气候预告、航空航天工程及其他数十个范畴的成长，他专注在表征广泛的计较机已经经为计较机系统布局带来庞大前进，（使之）很是合适数值计较。」四十多年来，Dongarra 一直是 LINPACK、BLAS、LAPACK、ScaLAPACK、PLASMA、MAGMA 及 SLATE 等多个库的重要实行者或者首席研究员。这些库是为单处置惩罚器、并行计较机、多核节点及每一个节点的多个 GPU 编写的。他的软件库险些遍及用在于从条记本电脑到世界上最快的超等计较机等呆板长进行高机能科学及工程计较。这些库表现了很多深刻的技能立异，例如：主动调解：从他得到「2016 年超算集会时间测试奖 ATLAS」的项目来看，Dongarra 创始了主动查找算法参数的要领，这些算法参数可以或许孕育发生靠近最好效率的线性代数内核，凡是优在供给商提供的代码。混淆精度算术：于他被 2006 年SC集会吸收的论文“Exploiting the Performance of 32 bit Floating Point Arithmetic in Obtaining 64 bit Accuracy”中，Dongarra 率先使用浮点算术的多种精度来更快地提供正确的解决方案。近来的 HPL-AI 基准（该基准于世界顶级超等计较机上实现了史无前例的机能程度）测试展示，这项事情于呆板进修运用中阐扬了主要作用，该基准于世界顶级超等计较机上实现了史无前例的机能程度。批量计较：Dongarra 创始了将年夜型密集矩阵的计较划分为可自力及并行计较的范式，常被用在模仿、建模及数据阐发。按照他于 2016 年的论文“Performance, design, and autotuning of batched GEMM for GPUs”，Dongarra 带领了用在此类计较的「批量 BLAS 尺度」的开发，并运用在软件库 MAGMA 及 SLATE 中。Dongarra 于上述事情中与很多国际学者举行互助，经由过程不停开发新技能以最年夜限度地提高机能及便携性，同时利用开始进的技能连结数值靠得住的成果，始终饰演了立异驱动力的脚色。他带领的其他研究还有包括动静通报接口 (MPI)，MPI 是并行计较架构中可移植动静通报的事实尺度；以和机能 API (PAPI)，它提供了一个接口，答应从异构体系网络及合成来自组件的机能。他帮忙创立的尺度（例如 MPI、LINPACK 基准测试及 Top500 超等计较机列表）支撑着从气候预告到天气变化再到阐发年夜型物理试验数据的计较使命。参考链接：https://amturing.acm.org

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