美國計算機學會（ACM）將2021年圖靈獎授予美國田納西大學電子工程和計算機科學系傑出教授、今年已經71歲的JackJ.Dongarra，以表彰他開創性地致力於標量優化算法和專門工具庫的水平，使高性能計算手機軟件能夠跟上四十多年來硬件配置指數級提高的步伐。
根據ACM的詳細介紹，Dongarra的計算方法和蜂窩軟件促進了高性能計算趨勢的發展，並對從人工智能技術到計算機圖像處理等多個計算科學行業造成了重大危害。
圖靈獎是美國計算機學會於1966年開設的榮譽獎，致力於獎勵在計算機工作中做出重大貢獻的人，被譽為 "計算機界的諾貝爾獎"。圖靈獎獎金 100 萬美元，由 Google 提供資金支持。該獎項以英國數學家艾倫-圖靈（Alan M. Turing）的名字命名，他證明了計算所蘊含的數學和極限。
Jack J. Dongarra生於1950年7月18日，1972年獲得芝加哥州立大學數學學士學位；1973年獲得伊利諾伊理工學院計算機科學碩士學位；1974年獲得新澤西大學應用數學博士學位。
Dongarra 自 1989 年以來壹直擔任田納西大學電氣工程和計算機科學系的特聘教授，同時也是橡樹嶺國家實驗室計算機科學和數學部門的傑出科研人員。自2007年起，他還擔任英國曼徹斯特大學圖靈研究員和萊斯大學計算機科學系兼職專家教授。
Dongarra在研究生涯中獲得過多個獎項，包括IEEE計算先鋒獎、SIAM/ACM計算科學與工程計劃獎和ACM/IEEE肯尼迪獎。他是 ACM、電氣和電子工程師學會 (IEEE)、工業與應用數學學會 (SIAM)、美國科學促進會 (AAAS)、國際超級計算大會 (ISC) 和國際電工委員會 (IETI) 的會員，還是美國國家工程院工程院院士和英國皇家學會外籍 vip 會員。
Dongarra致力於線性生成計算的高效標量優化算法、並行處理計算編程機制和性能評級設備，在全球範圍內推動了高性能計算的發展。近四十年來，摩爾定律使硬件配置的性能呈指數級增長。在同壹階段，雖然大多數手機軟件無法跟上硬件配置發展的步伐，但高性能標量手機軟件卻表現出色，這在很大程度上要歸功於 Dongarra 的優化算法、開發技術和制造質量軟件實現。
這種奉獻精神建立了壹個架構，在這個架構中，科學家和技術工程師能夠在數據分析、醫療保健、可再生能源、天氣趨勢、分子生物學和社會經濟學等行業中取得關鍵性發現，並改變自主創新的規則。Dongarra的工作還有助於推動計算機系統架構的飛躍發展，並將計算機圖形處理和深度學習革命應用於計算機圖形處理和深度學習。
Dongarra的主要貢獻還包括創建了開源項目庫和規範，這些庫和規範使用行式作為中間語言表達，可被各種應用所使用。該庫的編寫適用於單核 CPU、並行處理計算機、多核節點以及每個節點上的多個 GPU。該庫還引入了許多關鍵的內部創新，包括全自動調整、混合和精密算術以及批量命令計算。
作為高性能計算領域的先驅，Dongarra 壹直引領著整個行業，說服硬件配置商以這種方式進行增強，並說服蜂窩軟件開發人員以其開源系統庫為總體目標開展工作。最後，從筆記本電腦到世界上速度更快的非常計算機，Dongarra 的勤奮成就了壹代又壹代的軟件庫，廣泛應用於高性能科學和工程項目計算。這些軟件庫對於未來的行業發展尤為重要，因為它們能讓更強大的計算機解決具有挑戰性的計算問題。
ACM現任主席加布裏埃爾-科茨斯（Gabriele Kotsis）說："今天，速度更快、非常快的計算機正在成為新聞媒體的頭條新聞，在壹秒鐘內完成數萬億次計算的驚人壯舉引起了公眾的興趣。但是，除了對破紀錄的興趣之外，高性能計算（HPC）壹直是科學發現的首要專業工具，HPC 創新已經湧入許多不同的計算行業，推動了所有行業的發展趨勢。他的開創性工作可以追溯到1979年，至今仍是高性能計算領域最重要、最活躍的管理者之壹。他的職業發展無疑體現了圖靈獎對'具有持久必要性的傑出貢獻'的認可"。
谷歌高級研究員、谷歌科學研究和谷歌身心高級副總裁傑夫-迪恩（Jeff Dean）說："JackDongarra的工作從源頭上改變和推動了科學計算的發展趨勢。他對世界上最常用的標量存儲庫的關鍵所在所做的深入研究是各行各業科學計算的基礎，幫助推動了從藥物發現到天氣預報、航空航天工程等數十個行業的發展趨勢，幫助推動了從藥物發現到天氣預報、航空航天工程等數十個行業的發展趨勢。長期以來，他對通用計算機的執著追求為計算機系統架構帶來了重要發展，（使其）特別適合於標量計算"。Dongarra將出席2022年6月11日在舊金山舉行的ACM年度頒獎宴會，屆時他將被宣布為ACM圖靈獎獲得者。
四十多年來，Dongarra壹直是多個庫的主要參與者或主席研究員，其中包括LINPACK、BLAS、LAPACK、ScaLAPACK、PLASMA、MAGMA和SLATE。這些庫是針對單 CPU、並行處理計算機、多核連接點和每個節點多個 GPU 編寫的。從筆記本電腦到世界上速度最快的超級計算機，他的軟件庫被廣泛用於在這些設備上實現高性能的科學和工程項目計算。
這個庫展示了許多深入的技術創新，例如：自動調整：根據他的新ATLAS項目（該項目在2016年全球非常計算交流會上獲得了時間檢測獎），Dongarra似乎已經開辟了完全自動尋找算法主要參數優化的途徑，從而使線代內核接近最佳工作效率，這通常優於經銷商帶來的編碼方式。
混合精度算術：在 2006 年全球計算大會的壹篇論文中，Dongarra 首次利用浮點算術的不同精度快速給出精確的解決方案。正如最近在 HPL-AI 基準中展示的那樣，這項工作提高了人工神經網絡的使用效率，並使世界頂級超常計算機的性能達到了前所未有的水平。
高容量計算：Dongarra開創了將大中型聚合分流矩陣計算（通常用於仿真、建模和數據統計分析）劃分為多個任務計算的案例，在這些計算中，日常任務的分塊可以單獨進行高並發計算。根據他於 2016 年發表的論文《Performance,design,andautotuningofbatchedGEMMforGPUs》，Dongarra 領導壹批開發人員為這種類型的計算開發了批處理命令的 BLAS 規範，這些命令也出現在軟件庫 MAGMA 和 SLATE 中。
Dongarra與許多此類工作進行了國際互動，他始終是創新的推動者，在不斷開發技術的基礎上最大限度地提高性能和可移植性，同時應用最先進的技術來保持可靠的數據結果。
此外，他還領導了消息傳遞接口（MPI）及其性能 API（PAPI）的開發，MPI 是並行處理計算架構生命周期消息傳遞的事實標準，PAPI 可確保套接字能夠收集和生成異構操作系統組件的性能。他幫助建立的規範（如 MPI、LINPACK 標準和 Top500 頂級計算機名冊）是日常計算任務的基礎，從天氣趨勢到氣候問題，再到剖析小規模物理實驗的數據信息，不壹而足。