图灵奖公布！高性能计算先驱、为超算铺平道路(2)

Dongarra将于今年6月11日在旧金山出席ACM年度颁奖晚宴，并在晚宴上被正式授予ACM图灵奖。

致力于技术创新

四十多年来，Dongarra一直是LINPACK、BLAS、LAPACK、ScaLAPACK、PLASMA、MAGMA和SLATE等多个库的主要实施者或首席研究员。这些库是为单处理器、并行计算机、多核节点和每个节点的多个GPU编写的。从笔记本电脑到世界上最快的超级计算机，他的软件库被普遍用在这些机器上进行高性能科学和工程计算。

这些库体现了许多深刻的技术创新，例如：

自动调谐：通过他在2016年全球超级计算大会上获得时间测试奖的ATLAS项目来看，Dongarra开创了自动寻找算法参数的方法，产生了接近最佳效率的线性代数内核，往往比供应商提供的代码更出色。

混合精度算术：在2006年全球超级计算会议论文《Exploiting the Performance of 32 bit Floating Point Arithmetic in Obtaining 64 bit Accuracy》中，Dongarra率先利用浮点算术的多种精度来更快地提供准确的解决方案。正如最近在HPL-AI基准测试中所展示的那样，这项工作已在机器学习应用中发挥了重要作用，并在世界顶级超级计算机上实现了前所未有的性能水平。

批量计算：Dongarra开创了将大型密集矩阵计算（通常用于模拟、建模和数据分析）划分为多个小任务计算的范例，这些任务的块可以独立和并发计算。基于他在2016年发表的论文《Performance, design, and autotuning of batched GEMM for GPUs》，Dongarra领导开发了用于此类计算的批处理BLAS标准，它们也出现在了软件库MAGMA和SLATE中。

Dongarra在上述工作中与许多人进行了国际合作，他始终扮演着创新驱动力的角色，通过不断开发新技术来最大限度地提高性能和便携性，同时使用最先进的技术保持可靠的数值结果。

此外，他还领导开发了消息传递接口 (MPI)，它是并行计算架构上可移植消息传递的事实标准；以及性能 API (PAPI)，它提供了一个允许从异构系统的组件收集和合成性能的接口。他帮助创建的标准，例如MPI、LINPACK基准和Top500超级计算机名单，支撑着从天气预测到气候变化到分析大规模物理实验数据的计算任务。

高性能计算领域的首个图灵奖

对于此次Dongarra获得图灵奖，中科院研究员包云岗表示，第一感受是惊喜。

包云岗解释道，感到惊喜的原因有两个：第一是很高兴看到高性能计算这个重要领域获得图灵奖；其次是因为Jack Dongarra教授是中国高性能计算界的老朋友，很高兴看到他获奖。

另外，包教授还为前文提到Jack Dongarra教授的贡献补充了一点，那就是Matlab的诞生：Jack Dongarra在新墨西哥大学读博时师从Clever Moler教授，Clever Moler教授在1970年代开发过几个软件，其中一个就是LINPACK。后来为了方便用于教学，Clever Moler又写了一个小工具软件Matlab把它们封装起来，而Jack Dongarra的博士工作正是开发LINPACK。

包教授写道：“用Moler教授自己的话说，LINPACK项目做得很艰难。但是，做难事必有所得！”

最后，再次祝贺Jack Dongarra教授获得图灵奖，也再次祝贺高性能计算领域迎来首个图灵奖！

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文章来源：《数值计算与计算机应用》 网址: http://www.szjsyjsjyy.cn/zonghexinwen/2022/0426/1139.html