◎ 1966 A. J. Perlis
高級編程技術和編譯器架構
◎ 1967 Maurice V. Wilkes
設計出第一臺具有內置存儲程序的計算機EDSAC
◎ 1968 Richard W. Hamming
數值方法、自動編碼系統、錯誤檢測及錯誤校驗碼
◎ 1969 Marvin Minsky
創造、推進和提升人工智能
◎ 1970 J. H. Wilkinson
利用數值分析方法來促進高速數字計算機的應用
◎ 1971 John McCarthy
人工智能
◎ 1972 Edsger W. Dijkstra
編程語言
◎ 1973 Charles W. Bachman
數據庫
◎ 1974 Donald E. Knuth
算法分析和程序設計語言，“計算機程序設計藝術”叢書
◎ 1975 Allen Newell和Herbert A. Simon
人工智能、人類認知心理學和表處理
◎ 1976 Michael O. Rabin和Dana S. Scott
非確定性機器
◎ 1977 John Backus
可用的高級編程系統設計
◎ 1978 Robert W. Floyd
軟件編程的算法，語法分析理論、編程語言的語義和算法分析等多項計算機子學科的創立
◎ 1979 Kenneth E. Iverson
程序設計語言理論、交互系統及APL
◎ 1980 C. Antony R. Hoare
編程語言的定義和設計
◎ 1981 Edgar F. Codd
數據庫管理系統的理論和實踐
◎ 1982 Stephen A. Cook
奠定了NP完全性理論的基礎
◎ 1983 Dennis M. Ritchie和Kenneth L. Thompson
一般操作系統理論，對UNIX操作系統的推廣
◎ 1984 Niklaus E.Wirth
開發了EULER、ALGOL-W、MODULA和PASCAL等一系列嶄新的計算機語言
◎ 1985 Richard M. Karp
算法理論
◎ 1986 John E. Hopcroft和Robert E. Tarjan
在算法及數據結構的設計和分析中取得了決定性成果
◎ 1987 John Cocke
編譯器的理論和設計，大系統體系結構，精簡指令集計算機的開發
◎ 1988 Ivan E. Sutherland
計算機圖形學
◎ 1989 William V. Kahan
數值分析
◎ 1990 Fernando J. Corbato
組織通用、大規模、分時和資源共享的兼容分時系統和Multics的開發
◎ 1991 Robin W.Milner
可計算函數邏輯（LCF）、ML和並行理論（CCS）
◎ 1992 Butler Lampson
分佈式個人計算機系統
◎ 1993 Jurlis Hartmanis和Richard E. Stearns
奠定了計算複雜性理論的基礎
◎ 1994 Raj Reddy和Edward Feigenbaum
對大型人工智能系統的開拓性研究
◎ 1995 Manuel Blum
奠定了計算複雜性理論的基礎，密碼術及程序校驗
◎ 1996 Amir Pnueli
在計算中引入時序邏輯、程序及系統檢驗
◎ 1997 Douglas Engelbart
提出交互計算概念並創造出實現這一概念的重要技術
◎ 1998 James Gray
數據庫和事務處理
◎ 1999 Frederick P. Brooks, Jr.
計算機體系結構、操作系統、軟件工程
◎ 2000 姚期智（Andrew Chi-Chih Yao）
計算理論方面的基礎性工作
◎ 2001 Ole-Johan Dahl和Kristen Nygaard
面向對象程序設計思想
◎ 2002 Ronald L. Rivest、Adi Shamir和Leonard M. Adelman
公共密鑰算法（RSA）
◎ 2003 Alan Kay
發明第一個完全面向對象的動態計算機程序設計語言Smalltalk◎ 2004 Vinton G. Cerf和Robert E. Kahn
在互聯網方面的開創性工作◎ 2005 Peter Naur
Algol 60語言
◎ 2006 Frances E. Allen
編譯器優化理論和實踐（她是圖靈獎第一位女性得主）
◎ 2007 Edmund M. Clarke、Allen Emerson和Joseph Sifakis
將模型校驗推廣成軟硬件工業中廣泛採用的高效校驗技術
◎ 2008 Barbara Liskov
編程語言和系統設計的實踐與理論基礎
◎ 2009 Charles P. Thacker
第一臺現代個人計算機Alto之父
◎ 2010 Leslie L.Valiant
人工智能、自然語言處理和手寫識別等大量革新技術
◎ 2011 Judea Pearl
通過或然性積分和隨機推理對人工智能做出貢獻