À la fin des années 1970, en tant que jeune chercheur au Laboratoire national d’Argonne à l’extérieur de Chicago, Jack Dongarra a aidé à écrire un code informatique appelé Linpack.
Linpack offrait un moyen d’exécuter des mathématiques complexes sur ce que nous appelons aujourd’hui des supercalculateurs. C’est devenu un outil vital pour les laboratoires scientifiques car ils ont repoussé les limites de ce qu’un ordinateur pouvait faire. Cela comprenait la prévision des conditions météorologiques, la modélisation des économies et la simulation des explosions nucléaires.
Mercredi, l’Association for Computing Machinery, la plus grande société mondiale de professionnels de l’informatique, a déclaré que le Dr Dongarra, 71 ans, recevrait le prix Turing de cette année pour son travail sur les concepts fondamentaux et le code permettant aux logiciels informatiques de suivre le rythme du matériel à l’intérieur du machines les plus puissantes du monde. Décerné depuis 1966 et souvent appelé le prix Nobel de l’informatique, le prix Turing est accompagné d’un prix d’un million de dollars.
Au début des années 1990, en utilisant le code Linpack (abréviation de package d’algèbre linéaire), le Dr Dongarra et ses collaborateurs ont également créé un nouveau type de test capable de mesurer la puissance d’un supercalculateur. Ils se sont concentrés sur le nombre de calculs qu’il pouvait exécuter à chaque seconde qui passait. C’est devenu le principal moyen de comparer les machines les plus rapides au monde, de saisir ce qu’elles pouvaient faire et de comprendre comment elles devaient changer.
« Les scientifiques disent souvent : « Si vous ne pouvez pas le mesurer, vous ne savez pas ce que c’est » », a déclaré Paul Messina, qui a supervisé l’étude du département de l’énergie. Projet de calcul exascale, un effort pour créer des logiciels pour les meilleurs supercalculateurs du pays. « C’est pourquoi le travail de Jack est important. »
Le Dr Dongarra, aujourd’hui professeur à l’Université du Tennessee et chercheur au Laboratoire national d’Oak Ridge à proximité, était un jeune chercheur à Chicago lorsqu’il s’est spécialisé dans l’algèbre linéaire, une forme de mathématiques qui sous-tend bon nombre des tâches les plus ambitieuses en informatique. . Cela comprend tout, des simulations informatiques des climats et des économies à la technologie de l’intelligence artificielle destinée à imiter le cerveau humain. Développé avec des chercheurs de plusieurs laboratoires américains, Linpack – ce qu’on appelle une bibliothèque de logiciels – a aidé les chercheurs à exécuter ces calculs sur une large gamme de machines.
« En gros, ce sont les algorithmes dont vous avez besoin lorsque vous vous attaquez à des problèmes d’ingénierie, de physique, de sciences naturelles ou d’économie », a déclaré Ewa Deelman, professeur d’informatique à l’Université de Californie du Sud, spécialisée dans les logiciels utilisés par les superordinateurs. « Ils laissent les scientifiques faire leur travail. »
Au fil des ans, alors qu’il continuait d’améliorer et d’étendre Linpack et d’adapter la bibliothèque à de nouveaux types de machines, le Dr Dongarra a également développé des algorithmes susceptibles d’augmenter la puissance et l’efficacité des supercalculateurs. Au fur et à mesure que le matériel à l’intérieur des machines s’améliorait, le logiciel s’améliorait également.
Au début des années 1990, les scientifiques n’arrivaient pas à s’entendre sur les meilleures façons de mesurer les progrès des superordinateurs. Le Dr Dongarra et ses collègues ont donc créé la référence Linpack et ont commencé à publier une liste des 500 machines les plus puissantes au monde.
Mis à jour et publié deux fois par an, le Liste Top500 – qui omet l’espace entre « Top » et « 500 » – a conduit à une compétition entre laboratoires scientifiques pour voir qui pourrait construire la machine la plus rapide. Ce qui a commencé comme une bataille pour le droit de se vanter s’est développé lorsque des laboratoires au Japon et en Chine ont défié les bastions traditionnels des États-Unis.
« Il existe un parallèle direct entre la puissance de calcul dont vous disposez dans un pays et les types de problèmes que vous pouvez résoudre », a déclaré le Dr Deelman.
La liste est également un moyen de comprendre comment la technologie évolue. Dans les années 2000, il a montré que les superordinateurs les plus puissants étaient ceux qui connectaient des milliers de minuscules ordinateurs en un tout gigantesque, chacun équipé du même type de puces informatiques que celles utilisées dans les ordinateurs de bureau et les ordinateurs portables.
Dans les années qui ont suivi, il a suivi l’essor des services de « cloud computing » d’Amazon, Google et Microsoft, qui connectaient de petites machines en nombre encore plus important.
Ces services cloud sont l’avenir de l’informatique scientifique, car Amazon, Google et d’autres géants de l’Internet construisent de nouveaux types de puces informatiques capables de former des systèmes d’IA avec une vitesse et une efficacité jamais possibles dans le passé, a déclaré le Dr Dongarra dans une interview.
« Ces entreprises construisent des puces adaptées à leurs propres besoins, et cela aura un impact important », a-t-il déclaré. « Nous nous appuierons davantage sur l’informatique en nuage et finirons par abandonner les « grosses machines de fer » à l’intérieur des laboratoires nationaux aujourd’hui. »
Les scientifiques développent également un nouveau type de machine appelée ordinateur quantique, qui pourrait faire ressembler les machines d’aujourd’hui à des jouets en comparaison. Alors que les ordinateurs du monde continuent d’évoluer, ils auront besoin de nouvelles références.
« Les fabricants vont se vanter de ces choses », a déclaré le Dr Dongarra. « La question est : quelle est la réalité ?
