美国科学家JackDongarra荣获图灵奖，这个奖的含金量如何？

美国科学家JackDongarra荣获图灵奖，这个奖的含金量如何？下面就我们来针对这个问题进行一番探讨，希望这些内容能够帮到有需要的朋友们。

美国计算机协会（ACM）将2021年的图灵奖授于美国田纳西大学电气工程和计算机科学系长聘教授、今年已经71岁的JackJ.Dongarra，嘉奖他在标值优化算法和专用工具库层面的开拓性奉献，使高性能计算手机软件可以紧跟四十多年来的指数级硬件配置改善。

据ACM详细介绍，Dongarra的计算方法和手机软件促进了高性能计算发展趋势，并对从人工智能技术到计算机图象处理的好几个计算科学行业形成了重要危害。

图灵奖是美国计算机协会于1966年开设的荣誉奖，致力于奖赏对计算机工作做出主要奉献的本人，被称作“计算机界的诺贝尔奖”。图灵奖奖励金100万美金，由谷歌提供资金支持。该奖以英国一位数学家AlanM.Turing的名称取名，他表明了计算的基础数学和极限。

JackJ.Dongarra生于1950年7月18日，1972年在芝加哥州立大学得到数学课学士学位证书；1973年在伊利诺伊理工学院得到计算机科学硕士；1980年在新墨西哥大学得到应用数学博士研究生，师从于Matlab创办人、美国国家工程院工程院院士CleveMoler。

自1989年至今，Dongarra一直是美国田纳西大学电气工程和计算机科学系的长聘教授，或是橡树岭国家实验室计算机科学和数学部的优秀科学研究工作人员。自2007年至今，他还当任了英国曼彻斯特大学的图灵研究者，及其莱斯大学计算机科学系的做兼职专家教授。

Dongarra在科研职业生涯中得到了多个殊荣，包含IEEE计算机先峰奖，SIAM/ACM计算科学和工程项目奖，及其ACM/IEEEKennedy奖。他是ACM、电气设备与电子工程师协会（IEEE）、工业和应用数学学会（SIAM）、美国科学促进会（AAAS）、国际超级计算会议（ISC）和国际工程技术协会（IETI）的Fellow。除此之外，他或是美国国家工程院工程院院士和英国皇家学会的外国籍vip会员。

Dongarra根据对线代计算的高效率标值优化算法、并行处理计算程序编写体制和性能评定设备的奉献，推动了高性能计算的全球。近四十年来，摩尔定律使硬件配置性能呈指数级增长。在同一阶段，尽管大部分手机软件无法紧跟这种硬件配置发展的脚步，但高性能标值手机软件却做好了，这在较大水平上得益于Dongarra的优化算法、开发技术和制造品质的软件实施。

这种奉献确立了一个架构，科学家技术工程师从而在数据分析、保健医疗、可再生资源、天气趋势、分子生物学和社会经济学等行业得到了关键发觉和更改规则的自主创新。Dongarra的工作中还有利于推动计算机系统架构的跨越式发展，并适用计算机图象处理和深层学习的革命。

Dongarra的关键奉献还包括了建立开源项目库和规范，这种软件库和规范选用线代做为正中间语言表达，可以被各种各样应用软件应用。这种库是为单CPU、并行处理计算机、多核连接点和每一个结点的好几个GPU撰写的。这种库还引进了很多关键的自主创新，包含全自动调节、混和精密度算数和批处理命令计算。

做为高性能计算的先行者，Dongarra领着该行业说动硬件配置经销商提升这种方式，并说动手机软件开发者在工作上以他的开源系统库为总体目标。最后，从笔记本到全世界较快的非常计算机，Dongarra的勤奋促使根据线代的软件库被广泛用以高性能科学和工程项目计算中。这种库针对该行业的未来发展尤为重要，使作用越发强劲的计算机可以处理具备挑战的计算问题。

ACM现任主席GabrieleKotsis表述道：“现如今更快的非常计算机在新闻媒体上变成新闻头条，并根据在一秒钟内进行万亿次计算的令人震惊创举来激起群众的兴趣爱好。但除开对摆脱纪录的兴趣爱好外，高性能计算（HPC）一直是科学发觉的首要专用工具。HPC自主创新也涌向很多不一样的计算行业，促进了所有行业的发展趋势。JackDongarra在引导这一方面的取得成功发展趋势中激发了主体作用。他的开拓性工作中可以上溯到1979年，他依然是HPC小区中最重要且积极开展的管理者之一。他的职业发展毫无疑问展现了图灵奖对‘具备长久必要性的杰出贡献’的认同。”

Google高级研究者、Google科学研究和Google身心健康高级副总裁JeffDean说：“JackDongarra的工作中从源头上更改并促进了科学计算的发展趋势。他当今世界应用最经常的标值库关键所做的深层次工作中，是科学计算各行各业的基本，协助推动了从药品发觉到天气预告、航空航天工程和别的数十个行业的发展趋势，协助推动了从药品发觉到天气预告、航空航天工程和别的数十个行业的发展趋势。他致力于表现普遍的计算机早已为计算机系统架构产生了重要发展，（使其）特别适合标值计算。”Dongarra将于2022年6月11日在旧金山参加ACM本年度颁奖典礼宴会，并在晚宴上被宣布授于ACM图灵奖。

四十多年来，Dongarra一直是LINPACK、BLAS、LAPACK、ScaLAPACK、PLASMA、MAGMA和SLATE等好几个库的关键参与者或总裁研究者。这种库是为单CPU、并行处理计算机、多核连接点和每一个结点的好几个GPU撰写的。从笔记本到全世界较快的非常计算机，他的软件库被广泛用在这种设备上实现高性能科学和工程项目计算。

这种库展现了很多深入的技术革新，例如：自动调谐：根据他在2016年全世界非常计算交流会上得到时间检测奖的ATLAS新项目看来，Dongarra开辟了全自动找寻优化算法主要参数的方式，造成了贴近最好工作效率的线代核心，通常比经销商带来的编码更优异。

混和精密度算数：在2006年全世界非常计算会议论文中，Dongarra首先运用浮点数算数的多种多样精密度来快速地给予精确的解决方法。正如近期在HPL-AI基准测试中所展现的那般，此项工作中已在人工神经网络运用中激发了关键功效，并在世界顶级非常计算机里完成了空前绝后的性能水准。

大批量计算：Dongarra开辟了将大中型聚集引流矩阵计算（通常用以仿真模拟、模型和数据统计分析）区划为好几个任务计算的案例，这种每日任务的块可以单独和高并发计算。根据他在2016年发布的毕业论文《Performance,design,andautotuningofbatchedGEMMforGPUs》，Dongarra领导干部研发了用以该类计算的批处理命令BLAS规范，他们也发生在了软件库MAGMA和SLATE中。

Dongarra在以上工作上与很多人开展了国际交流，他自始至终饰演自主创新推动力的人物角色，根据持续开发技术性来最大限度地提升性能和便携式，与此同时应用最现代化的技术性维持靠谱的数据结果。

除此之外，他还领导干部研发了消息传递插口(MPI)，它是并行处理计算构架上生命期消息传递的事实标准；及其性能API(PAPI)，它保证了一个容许从异构体操作系统的部件搜集和生成性能的插口。他协助建立的规范，例如MPI、LINPACK标准和Top500非常计算机名册，支撑点着从天气趋势到气候问题到剖析规模性物理小实验数据信息的计算每日任务。

另一个原因是，Jack Dongarra其实是中国高性能计算界的老朋友了。在疫情之前，他每年都要来中国好多趟，穿梭于中国的各个超算中心。国内很多业内大佬都和Dongarra有很深的交情。