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- 【人物专栏】图灵奖得主Jack J. Dongarra:人工智能的前沿与极限,或许还是会由超算来探索
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2022-04-03
“计算,不再只是与计算机有关,它还决定了我们的生存”。
——美国学者尼葛洛庞帝(Nicholas Negroponte)《数字化生存》序言。
数字时代已然到来,数据是燃料,计算则是引擎。智能电脑、手机、平板……天气预报、便捷出行、医疗保障、清洁能源……,现代人生活的方方面面已然离不开计算这一支撑。计算已经成为人类能力的延伸,赋能数字经济各行各业的数字化转型升级。
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美国东部时间3月30日,美国计算机协会(ACM)公布了有“计算机领域诺贝尔奖”之称的2021年度图灵奖获奖者。田纳西大学电气工程和计算机科学系教授Jack J.Dongarra因其对数字算法和库的开创性贡献而摘得这一荣誉,他在高性能计算领域的巨大贡献受到了全球的肯定。ACM在官网中介绍:Dongarra通过对线性代数操作的高效数值算法、并行计算编程机制和性能评估工具的贡献,引领了高性能计算的世界。
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图灵奖(Turing Award),全称A.M.图灵奖(ACM A.M Turing Award),是由美国计算机协会(ACM)于1966年设立的计算机奖项,名称取自艾伦·麦席森·图灵(Alan M. Turing),旨在奖励对计算机事业作出重要贡献的个人 。图灵奖对获奖条件要求极高,评奖程序极严,一般每年仅授予一名计算机科学家。
无论你是人工智能领域的研究者,还是理工科大学生,目之所及的软件工具,比如Matlab、Scipy,都与这位高性能计算领域先驱的工作脱不开关系。
Jack Dongarra,这是一个早已在高性能计算领域家喻户晓的名字。
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大师介绍
Jack J. Dongarra生于1950年7月18日,1972年在芝加哥州立大学获得数学学士学位;1973年在伊利诺伊理工学院获得计算机科学硕士学位;1980年在新墨西哥大学获得应用数学博士学位,师从Matlab创始人、美国国家工程院院士Cleve Moler。
自1989年以来,Dongarra一直是美国田纳西大学电气工程和计算机科学系的特聘教授,还是橡树岭国家实验室计算机科学和数学部的杰出研究人员。自2007年以来,他还担任了英国曼彻斯特大学的图灵研究员,以及莱斯大学计算机科学系的兼职教授。
Dongarra在研究生涯中获得了多项荣誉,包括IEEE计算机先锋奖,SIAM/ACM计算科学和工程奖,以及ACM/IEEE Kennedy奖。他是ACM、电气与电子工程师协会(IEEE)、工业和应用数学学会(SIAM)、美国科学促进会(AAAS)、国际超级计算会议(ISC)和国际工程技术协会(IETI)的Fellow。此外,他还是美国国家工程院院士和英国皇家学会的外籍会员。
1980年的Jack Dongarra说:“我是一个数学家,对我来说,一切都是线性代数,但世界也正在看到这一点”
Dongarra还曾在采访中表示,“机器学习和人工智能中的大多数问题都可以追溯到线性代数中的永恒的计算组件”
高性能计算先驱
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高性能计算(HPC)也就是我们通常所说的“超级计算机”,高性能计算机概念出现在20世纪80年代末至90年代初,随着大规模并行处理的出现,超级计算机开始由数十万个处理内核组成。高性能计算机具有极高计算能力,能够高速解决非常复杂的问题。由于超级计算机运行成本很高,主要由国家主导其发展,也主要应用于国家安全领域(如核模拟)、科学与医学研究以及气候建模等方面。
Dongarra通过对线性代数运算的高效数值算法、并行计算编程机制和性能评估工具的贡献,引领了高性能计算的世界。近四十年来,摩尔定律使硬件性能呈指数级增长。在同一时期,虽然大多数软件未能跟上这些硬件进步的步伐,但高性能数值软件却做到了,这在很大程度上归功于Dongarra的算法、优化技术和生产质量的软件实施。
Dongarra的主要贡献在于创建了开源软件库和标准,这些软件库采用线性代数作为中间语言,可供各种应用使用。这些库已经为单处理器、并行计算机、多核节点和每个节点的多个GPU编写。Dongarra的库还引入了许多重要的创新,包括自动调谐、混合精度算术和批量计算。
Dongarra在说服硬件供应商优化这些方法,以及说服软件开发者在他们的工作中使用他的开源库方面处于领先地位。最终,这些努力使得基于线性代数的软件库在从笔记本电脑到世界上最快的超级计算机的高性能科学和工程计算中几乎被普遍采用。
当今最快的超级计算机在媒体上成为头条新闻,并通过在一秒钟内完成万亿次计算的惊人壮举来激发公众的兴趣。但除了对打破新纪录的兴趣外,高性能计算(HPC)一直是科学发现的主要工具。HPC创新也蔓延到许多不同的计算领域,推动了整个领域的发展。Jack Dongarra在指引这一领域的成功发展中发挥了核心作用。他的开创性工作可以追溯到1979年,他仍然是HPC社区中最重要且积极参与的领导者之一。他的职业生涯无疑体现了图灵奖对‘具有持久重要性的重大贡献’的认可。”
——ACM主席Gabriele Kotsis
技术创新,永不止步
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,如自动调谐、混合精度算术、批量计算等。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。
助力人工智能发展
高性能计算的创新还溢出了许多不同的计算领域,推动了算力时代的发展,尤其是在人工智能方面。
众所周知,数据、算法和算力是人工智能三大核心要素,数据是人工智能发展的基石和基础,算法是人工智能发展的重要引擎和推动力,算力则是实现人工智能技术的一个重要保障。人工智能除了训练需要算力,其运行在硬件上也需要算力的支撑,可以说,算力构筑了人工智能的底层逻辑。
当前,人工智能的发展还在智能感知阶段,在智能认知方面还没有很成熟的研究。从这个角度而言,人工智能对计算能力的需求可以说是潜力非常大。无疑,人工智能有大量的数据、训练任务需要超级计算的支持,同时高性能计算也可以把人工智能应用到新的领域,比如利用人工智能更精准地完成天气预报等。
其中,在混合精度算术领域,在Dongarra2006年超级计算会议的论文《利用32位浮点算术的性能获得64位精度》中,Dongarra开创了利用浮点算术的多个精度来更快地提供精确的解决方案。这项工作在机器学习应用中发挥了重要作用,最近的HPL-AI基准测试就展示了这一点,它在世界顶级超级计算机上达到了前所未有的性能水平。
并且,从长远来看,人工智能与高性能计算可能还存在更深层的关系——毕竟,转变人工智能的初衷就是从人的智能向计算转变的一个启发。当前,高性能计算与人工智能的深度融合,已经是大势所趋。自2018年6月以来,新上榜TOP500的超级计算机,前十名都声称有支持人工智能的能力。而这份全球超级计算机排行榜top 500榜单的创始人之一正是Jack J. Dongarra。
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文章资料来源于:
陈根:2021图灵奖,让超算拥有了高光 - 21经济网 (21jingji.com)
2021图灵奖:高性能计算先驱创始人JackDongarra获奖 (baidu.com)
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