Los algoritmos y el software de Dongarra impulsaron el crecimiento de la computación de alto rendimiento y tuvieron un impacto significativo en muchas áreas de la ciencia computacional, desde la IA hasta los gráficos por ordenador

 

Nueva York, NY, 30 de marzo de 2022 – ACM, la Asociación para la Maquinaria Informática, ha nombrado hoy a Jack J. Dongarra ganador del Premio ACM A.M. Turing 2021 por sus contribuciones pioneras a los algoritmos numéricos y las bibliotecas que permitieron que el software de computación de alto rendimiento siguiera el ritmo de las mejoras exponenciales del hardware durante más de cuatro décadas. Dongarra es profesor distinguido de informática en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Tennessee. También es miembro del Oak Ridge National Laboratory y de la Universidad de Manchester.

El premio ACM A.M. Turing, a menudo a denominado «Premio Nobel de la Informática», está dotado con un millón de dólares y cuenta con el apoyo financiero de Google, Inc. Lleva el nombre de Alan M. Turing, el matemático británico que articuló los fundamentos matemáticos y los límites de la informática.

Dongarra ha liderado el mundo de la computación de alto rendimiento gracias a sus contribuciones a los algoritmos numéricos eficientes para las operaciones de álgebra lineal, los mecanismos de programación de la computación paralela y las herramientas de evaluación del rendimiento. Durante casi cuarenta años, la Ley de Moore produjo un crecimiento exponencial del rendimiento del hardware. Durante ese mismo tiempo, mientras la mayor parte del software no pudo seguir el ritmo de estos avances del hardware, el software numérico de alto rendimiento sí lo hizo, en gran parte gracias a los algoritmos, las técnicas de optimización y las implementaciones de software de calidad de producción de Dongarra.

Estas contribuciones establecieron un marco a partir del cual los científicos e ingenieros hicieron importantes descubrimientos e innovaciones que cambiaron el juego en áreas como el análisis de grandes datos, la salud, la energía renovable, la predicción del tiempo, la genómica y la economía, por nombrar algunas. El trabajo de Dongarra también ayudó a facilitar los avances en la arquitectura de los ordenadores y apoyó las revoluciones en los gráficos por ordenador y el aprendizaje profundo.

La mayor contribución de Dongarra fue la creación de bibliotecas y estándares de software de código abierto que emplean el álgebra lineal como un lenguaje intermedio que puede ser utilizado por una amplia variedad de aplicaciones. Estas bibliotecas se han escrito para procesadores individuales, ordenadores paralelos, nodos multinúcleo y múltiples GPU por nodo. Las bibliotecas de Dongarra también introdujeron muchas innovaciones importantes, como el autoajuste, la aritmética de precisión mixta y los cálculos por lotes.

Como principal embajador de la computación de alto rendimiento, Dongarra se encargó de convencer a los proveedores de hardware para que optimizaran estos métodos y a los desarrolladores de software para que utilizaran sus bibliotecas de código abierto en su trabajo. En última instancia, estos esfuerzos dieron lugar a que las bibliotecas de software basadas en el álgebra lineal lograran una adopción casi universal para la computación científica y de ingeniería de alto rendimiento en máquinas que van desde los ordenadores portátiles hasta los superordenadores más rápidos del mundo. Estas bibliotecas fueron esenciales para el crecimiento del campo, permitiendo que ordenadores cada vez más potentes resolvieran problemas computacionales difíciles.

«Los superordenadores más rápidos de hoy en día acaparan los titulares de los medios de comunicación y despiertan el interés del público al realizar hazañas alucinantes de un cuatrillón de cálculos en un segundo», explica la presidenta de la ACM, Gabriele Kotsis. «Pero más allá del comprensible interés por la superación de nuevos récords, la computación de alto rendimiento ha sido un importante instrumento de descubrimiento científico. Las innovaciones de la computación de alto rendimiento también se han extendido a muchas áreas diferentes de la informática y han hecho avanzar todo nuestro campo». Jack Dongarra desempeñó un papel fundamental en la dirección de la exitosa trayectoria de este campo. Su trabajo pionero se remonta a 1979 y sigue siendo uno de los líderes más destacados y comprometidos de la comunidad de la HPC. Su carrera ejemplifica sin duda el reconocimiento del Premio Turing a las «grandes contribuciones de importancia duradera»».

«El trabajo de Jack Dongarra ha cambiado fundamentalmente y ha hecho avanzar la computación científica», dijo Jeff Dean, Senior Fellow de Google y SVP de Google Research y Google Health. «Su profundo e importante trabajo en el núcleo de las bibliotecas numéricas más utilizadas del mundo subyace en todas las áreas de la computación científica, ayudando a avanzar en todo, desde el descubrimiento de fármacos hasta la predicción del tiempo, la ingeniería aeroespacial y docenas de campos más, y su profundo enfoque en la caracterización del rendimiento de una amplia gama de ordenadores ha llevado a importantes avances en las arquitecturas de los ordenadores que son muy adecuadas para los cálculos numéricos.»

Dongarra recibirá formalmente el premio ACM A.M. Turing en el banquete anual de premios de la ACM, que este año se celebrará el sábado 11 de junio en el Hotel Palace de San Francisco

 

CONTRIBUCIONES TÉCNICAS SELECTAS

Durante más de cuatro décadas, Dongarra ha sido el principal implementador o investigador de muchas bibliotecas como LINPACK, BLAS, LAPACK, ScaLAPACK, PLASMA, MAGMA y SLATE. Estas librerías se han escrito para procesadores individuales, ordenadores paralelos, nodos multinúcleo y múltiples GPU por nodo. Sus bibliotecas de software se utilizan, prácticamente de forma universal, para el cálculo científico y de ingeniería de alto rendimiento en máquinas que van desde los ordenadores portátiles hasta los superordenadores más rápidos del mundo.

Estas bibliotecas incorporan numerosas innovaciones técnicas de gran calado, como: Autotuning: a través de su proyecto ATLAS, premiado en la Conferencia de Supercomputación de 2016, Dongarra fue pionero en la búsqueda automática de parámetros algorítmicos que producen núcleos de álgebra lineal de eficiencia casi óptima, a menudo superando los códigos suministrados por los proveedores.

Aritmética de precisión mixta: En su artículo de la Conferencia de Supercomputación de 2006, «Exploiting the Performance of 32 bit Floating Point Arithmetic in Obtaining 64 bit Accuracy», Dongarra fue pionero en el aprovechamiento de las múltiples precisiones de la aritmética de punto flotante para ofrecer soluciones precisas con mayor rapidez. Este trabajo se ha convertido en un elemento fundamental en las aplicaciones de aprendizaje automático, como se ha demostrado recientemente en la prueba de referencia HPL-AI, que ha alcanzado niveles de rendimiento sin precedentes en los mejores superordenadores del mundo.

Cálculos por lotes: Dongarra fue pionero en el paradigma de dividir los cálculos de grandes matrices densas, que se utilizan habitualmente en simulaciones, modelado y análisis de datos, en muchos cálculos de tareas más pequeñas en bloques que pueden calcularse de forma independiente y concurrente. Basándose en su artículo de 2016, «Performance, design, and autotuning of batched GEMM for GPUs», Dongarra dirigió el desarrollo del estándar Batched BLAS para este tipo de cálculos, y también aparecen en las bibliotecas de software MAGMA y SLATE.

Dongarra ha colaborado a nivel internacional con muchas personas en los esfuerzos mencionados, siempre en el papel de impulsor de la innovación desarrollando continuamente nuevas técnicas para maximizar el rendimiento y la portabilidad, al tiempo que se mantienen resultados numéricamente fiables utilizando las técnicas más avanzadas. Otros ejemplos de su liderazgo son la interfaz de paso de mensajes (MPI), el estándar de facto para el paso de mensajes portátil en arquitecturas de computación paralela, y la API de rendimiento (PAPI), que proporciona una interfaz que permite la recopilación y síntesis del rendimiento de los componentes de un sistema heterogéneo. Los estándares que ayudó a crear, como MPI, el LINPACK Benchmark y la lista Top500 de superordenadores, sustentan tareas computacionales que van desde la predicción del tiempo hasta el cambio climático, pasando por el análisis de datos de experimentos de física a gran escala.

Antecedentes biográficos

Jack J. Dongarra es profesor distinguido de la Universidad de Tennessee y miembro distinguido del personal de investigación del Laboratorio Nacional de Oak Ridge desde 1989. También ha sido becario Turing en la Universidad de Manchester (Reino Unido) desde 2007. Dongarra se licenció en Matemáticas por la Universidad Estatal de Chicago, obtuvo un máster en Informática por el Instituto Tecnológico de Illinois y un doctorado en Matemáticas Aplicadas por la Universidad de Nuevo México.

Dongarra ha recibido, entre otros, el premio IEEE Computer Pioneer, el premio SIAM/ACM en Ciencia e Ingeniería Computacional y el premio ACM/IEEE Ken Kennedy. Es miembro de la ACM, el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE), la Sociedad de Matemáticas Industriales y Aplicadas (SIAM), la Asociación Americana para el Avance de la Ciencia (AAAS), la Conferencia Internacional de Supercomputación (ISC) y el Instituto Internacional de Ingeniería y Tecnología (IETI). Es miembro de la Academia Nacional de Ingeniería y miembro extranjero de la Real Sociedad Británica.

Acerca del Premio A.M. Turing de la ACM

El Premio A.M. Turing lleva el nombre de Alan M. Turing, el matemático británico que articuló los fundamentos matemáticos y los límites de la informática, y que fue un colaborador clave en el criptoanálisis aliado de la clave Enigma durante la Segunda Guerra Mundial. Desde su creación en 1966, el Premio Turing ha honrado a los científicos e ingenieros informáticos que crearon los sistemas y los fundamentos teóricos subyacentes que han impulsado la industria de la tecnología de la información.

Acerca de ACM

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