2022年4月6日，美国计算机协会（ACM）将2021年的图灵奖授予美国田纳西大学电气工程和计算机科学系特聘教授，现年71岁的Jack J.Dongarra。正如颁奖词中所说，他开创性的概念和方法推进了给世界带来改变的计算。他在数值算法和库方面的开创性贡献，使得高性能计算软件能够跟上四十多年来的指数级硬件更新。
ACM主席Gabriele Kotsis表示，“当今最快的超级计算机在一秒钟内完成万亿次计算的惊人壮举。除了打破新纪录以外，高性能计算一直是科学发现的主要工具。高性能计算的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。Dongarra在引导这一领域的成功发展中发挥了核心作用。”
Dongarra的开拓性贡献可以追溯到1979年，至今他仍是高性能计算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于“具有持久重要性的重大贡献”的认可。
他在高中毕业后选择进入芝加哥州立大学就读——类似地方性的师范学校，因为他最初的计划是“成为一名高中教师”。在大学期间，他逐渐发现去高中教书其实并不是他想做的事情。也在这时，他收到了来自芝加哥州立大学物理系主任Harvey Leff的建议：去申请阿贡国家实验室的本科生职位。在那里，他将有机会和真正的科学家一起做一些实际工作。
经过激烈的竞争Dongarra获得了机会，并在芝加哥州立大学的最后一个学期，在阿贡国家实验室度过了16周左右的时间。也是在那时，他开始接触EISPACK的开发。而EISPACK，和Dongarra后来的工作LINPACK，正是三大数学软件之一，Matlab诞生的基础。
在阿贡国家实验室的经历，促使Dongarra决心转攻计算机。他在芝加哥州立大学获得数学学士学位，在伊利诺伊理工大学获得计算机科学硕士学位，并在新墨西哥大学拜入Cleve Moler门下攻读博士。Cleve Moler，也就是Matlab的创始人。
博士期间，Jack Dongarra的主要工作是开发LINPACK。这是一种广泛应用于对系统性能进行基准测试的线性代数程序。基于这项工作，在1990年代初，Dongarra教授与合作者们一起，创建了用于测试超级计算机能力的新型测试——TOP500。解决了科学家们无法就衡量超级计算机进展的标准达成一致的问题。
在过去40年里，Dongarra教授一直是BLAS、LAPACK、ScaLAPACK、PLASMA、MAGMA和SLATE等库的主要参与者和学术带头人。在他创建的开源软件库中，包含很多深度技术创新，比如自动调谐、混合精度运算，以及批量计算。
Dongarra教授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。他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。
自动调谐（Autotuning）：在2016年的全球超级计算大会上的ATLAS项目中，他研究了一种新方法，用于自动找出能生成线性代数内核的算法参数，该线性代数内核在效率上是接近最优的。
混合精度运算（Mixed Precision Arithmetic）：在2006年递交给全球超级计算大会的论文中，他提出了要「利用32位浮点算法获得64位精度的性能」。他同时开创了一种办法，可以利用浮点计算的多倍精度来更快输出精确的解决方案。这项研究慢慢地在机器学习应用中越来越基础，最近的例证就是HPL-AL Benchmark，它在全球最先进的超算上实现了前所未有的性能。
批量计算（Batch Computations）：他开创了一种范式，用来分割开大密度矩阵的运算，在模拟、建模、数据分析等领域应用非常广泛。该范式可以将大密度矩阵的运算分成包含更小任务量的更多计算，可以各自独立地同时运算。
他也参与创建的各种标准，包括MPI、LINPACK Benchmark等，为各类不同的计算任务奠定了基础，如天气预测、气候变化，再到分析大规模物理实验数据等等。
Jack Dongarra长期关注中国超算领域，几乎年年会来中国参观交流。早在2010年国家超算天津中心的“天河一号”首次问鼎T0P 500榜单之前，Dongarra教授就来到北京参加论坛，在随后也紧密关注着中国超算事业的发展。据中科院的研究员包云岗表示，许多中国学者都和Dongarra有着很深的交情。