傑克·唐加拉

傑克·唐加拉（英語：Jack Dongarra，1950年7月18日—）是美國一位計算機科學家，英國皇家學會院士外籍院員，他是田納西大學電氣工程與計算機科學系^[7]特聘教授。橡樹嶺國家實驗室計算機科學與數學部傑出研究人員，曼徹斯特大學數學學院圖靈獎學金，萊斯大學計算機科學系兼職教授。^[8]他曾在得克薩斯農工大學擔任研究人員，^[9]他也是創新計算實驗室的創始主任。^[1][10][11]

傑克·唐加拉
傑克·唐加拉
出生	(1950-07-18) 1950年7月18日（75歲） 芝加哥
國籍	美國
母校	芝加哥州立大學 (BSc) 伊利諾理工學院 (MSc) 新墨西哥大學 (PhD)
知名於	EISPACK, LINPACK, BLAS, LAPACK, ScaLAPACK,[2][3]Netlib, PVM, 訊息傳遞介面,NetSolve,[4]Top500, ATLAS,[5]and PAPI.[6]
獎項	圖靈獎 (2021) IEEE電腦先鋒獎 (2020) 皇家學會院士 (2019) SIAM會士 (2009) 計算機協會會士 (2001) 美國科學促進會會士 (1994)
網站	netlib.org/utk/people/JackDongarra/
科學生涯
研究領域	計算機科學 運算科學 並行計算[1]
機構	田納西大學 新墨西哥大學 阿貢國家實驗室 橡樹嶺國家實驗室 曼徹斯特大學
論文	Improving the Accuracy of Computed Matrix Eigenvalues（1980）
博士導師	克里夫·莫勒爾

教育經歷

傑克·唐加拉於1972年在芝加哥州立大學獲得數學學士學位，1973年在伊利諾理工學院獲得計算機科學碩士學位，並於1980年在新墨西哥大學獲得應用數學的博士學位^[12]，導師為克里夫·莫勒爾^[13]。

研究和職業

唐加拉在阿貢國家實驗室工作到1989年，成為一名高級科學家。他專注於線性代數、並行計算、高級計算機體系結構的使用、編程方法，和並行計算機工具的數值算法。他的研究包括開發，測試和記錄高質量的數學軟件。他為以下開源軟件包和系統的設計和實現做出了貢獻：EISPACK、LINPACK、基礎線性代數程序集（BLAS）、線性代數包（LAPACK）、ScaLAPACK^[2][3]、並行虛擬機（PVM）、訊息傳遞介面（MPI）^[14]、NetSolve^[4]、TOP500、自動調諧線性代數軟件（ATLAS）^[5]、高性能共軛梯度（HPCG）^[15][16]，和性能應用程序編程接口（PAPI）^[6]。這些庫在基礎數值算法的準確性以及軟件的可靠性和性能方面表現出色^[17]。通過將它們整合到MATLAB、Maple、Wolfram Mathematica、GNU Octave、R語言、SciPy等等軟件中，它們使非常廣泛的用戶受益^[17]。

唐加拉發表了大約300篇文章、論文、報告和技術備忘錄，並且是多本書的合著者。他在橡樹嶺國家實驗室和曼徹斯特大學任職，自2007年起擔任圖靈研究員^[18][19]。

獎項和榮譽

2004年，唐加拉被授予IEEE Sid Fernbach獎，以表彰他在使用創新方法應用高性能計算機方面的貢獻^[20]。2008年，他獲得了首屆IEEE可擴展計算卓越獎。

2001年，由於對數值軟件，並行和分布式計算，以及問題解決環境的貢獻，他被選為美國國家工程院院士^[21]。

2021年，唐加拉因開創性的概念和方法獲得了圖靈獎，這些概念和方法導致了改變世界的計算。他的算法和軟件被認為推動了高性能計算的發展，並在人工智能的計算科學到計算機圖形學的許多領域產生了重大影響^[12][19][22]。