文章摘要
Jack Dongarra作为2021年图灵奖得主，在高性能计算（HPC）领域做出了开创性贡献，其开发的数值算法和软件库对现代计算科学产生了深远影响。他的工作主要集中在如何使数值算法和软件在新兴的高性能计算系统上高效运行，特别是线性代数相关的计算。他主导开发的LINPACK、BLAS、LAPACK等线性代数软件库，以及参与的MPI标准，成为现代科学计算设备的底层基础。这些工具不仅解决了计算机处理数学问题的核心需求，还为AI系统的训练和推理提供了关键支持。
Dongarra的研究与AI密切相关，因为AI的核心计算问题本质上是一个线性代数问题，尤其是矩阵乘法。他提到，AI计算通常不需要高精度，这为优化提供了空间。通过降低计算精度，AI应用可以运行得更快并占用更少资源。此外，Dongarra目前的研究重点之一是探索如何在未来硬件可能不支持64位精度的情况下，依然确保高精度计算结果的可行性。他认为，这一方向对科学计算至关重要，并吸引了全球研究力量的关注。
在基准测试方面，Dongarra强调了基准设计的重要性。他主导的Top500基准测试为高性能计算提供了统一的性能衡量标准，但也指出其局限性，例如无法反映稀疏矩阵问题的性能。为此，他推出了HPCG基准，以更好地衡量现代科学应用的性能。他认为，AI领域同样需要多样化的基准集合，以全面覆盖实际应用场景。
关于开源与商业化的冲突，Dongarra指出，科学界追求开放和可复现性，而工业界则倾向于保护商业秘密。AI作为高利润领域，这种冲突尤为明显。他呼吁在科学和商业之间找到平衡，以确保技术进步的同时，也能推动知识的共享与传播。
在软硬件协同方面，Dongarra强调了软件必须不断适应硬件变化的重要性。从顺序计算到并行计算，再到加速计算，硬件的变化推动了软件的重构与优化。他认为，只有通过不断调整底层算法和软件，才能充分发挥新硬件的性能潜力。
Dongarra还谈到了科学家在社会中的角色。他呼吁加大对科学的投入，认为科学发现对世界的发展至关重要。他强调，科学家不仅要在研究领域做出贡献，还应积极参与社会议题，推动科学在社会中的影响力。
最后，Dongarra回顾了自己的科研历程，认为技术进步既依赖于渐进式的改进，也离不开偶尔的突破性洞察。他提醒人们，在期待重大突破的同时，也要重视日常的积累与改进。他的工作不仅为高性能计算奠定了基础，也为AI和其他计算科学领域提供了重要的理论和技术支持。
原文和模型
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【原文作者】 硅星人Pro
【摘要模型】 deepseek-v3
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文章摘要
Jack Dongarra是2021年图灵奖得主，他的研究对高性能计算（HPC）领域产生了深远影响，尤其是在数值算法和软件库的开发方面。他的工作为科学计算提供了基础工具，使得软件能够跟上硬件的指数级发展。他主导开发的线性代数软件库，如LINPACK、BLAS和LAPACK，已成为几乎所有科学计算设备的底层支撑。这些库不仅解决了计算机处理数学问题的核心需求，还为AI系统的训练和推理提供了关键支持。AI的核心计算问题往往归结为矩阵乘法，而Dongarra的研究正是通过优化这些计算，显著提升了AI应用的性能。
Dongarra还参与了MPI（Message Passing Interface）的设计与推广，这一标准在分布式内存系统中实现了高效的并行计算。他的工作不仅在科学计算领域产生了巨大影响，还直接推动了AI技术的发展。AI的计算需求通常不需要高精度，这使得Dongarra的研究在优化计算速度和资源占用方面尤为重要。他目前的研究重点之一是如何在硬件不再原生支持64位精度的情况下，依然确保高精度计算结果的获取。这一研究方向在多个国家得到了广泛关注。
Dongarra的研究哲学强调了基准测试、开源、软硬件协同以及数学在计算机科学中的重要性。他主导的Top500基准测试为全球超级计算机的性能提供了统一的衡量标准，尽管LINPACK基准在当今的科学应用中已不再完全适用，但它仍然是衡量计算性能的重要工具。Dongarra认为，AI领域需要多样化的基准测试，以全面反映计算机在实际应用中的表现。他还强调了开源在科学界的重要性，尽管AI领域的商业利益使得开源变得更具争议性。
在软硬件协同方面，Dongarra指出，硬件的变化要求软件不断适应和优化。从顺序计算到并行计算，再到加速计算，软件必须不断重写和重构，以充分利用新硬件的性能。他特别提到了DeepSeek团队在资源受限条件下取得的创新成就，认为这种突破性工作促使人们重新思考如何优化AI应用。
Dongarra还讨论了科学家在当今社会中的角色。他认为，科学发现对于世界的发展至关重要，但当前科学在美国的地位和资金支持有所下降，这可能会对未来的科学进步产生负面影响。他呼吁确保科学不被忽视，并强调科学家在推动社会进步中的重要性。对于科学进步的本质，Dongarra认为，渐进改变和天才时刻同样重要，尽管后者更为罕见，但它们能够带来根本性的突破。
总的来说，Jack Dongarra的研究不仅在技术层面推动了高性能计算和AI的发展，还在科学哲学和社会责任方面提供了深刻的见解。他的工作为计算科学奠定了坚实的基础，并继续影响着当今和未来的技术发展。
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【原文作者】 硅星人Pro
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