系統(tǒng)性能優(yōu)化領(lǐng)域頂級(jí)專家Brendan Gregg，正式官宣加入OpenAI。

入職后，他將加入ChatGPT性能團(tuán)隊(duì)，在澳大利亞遠(yuǎn)程辦公，向團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Justin Becker匯報(bào)工作。

Brendan被技術(shù)圈尊稱為“性能之神”，他的到來，受到了OpenAI總裁Brockman的親自歡迎。

Brockman甚至表示，自己就是Brendan多年以來的老粉絲。

Brendan有多牛？

他的代表著作《性能之巔》，長期被全球高校和科技巨頭列為性能工程的必讀教材。

他還發(fā)明了著名的火焰圖（Flame Graphs），讓程序員能像看熱力圖一樣直觀地看到CPU在忙什么。

同時(shí)他還是Linux內(nèi)核核心技術(shù)eBPF的主要推動(dòng)者，一手構(gòu)建了現(xiàn)代云計(jì)算的性能分析工具箱……

網(wǎng)友們評(píng)價(jià)，Brendan的這些作品絕對(duì)是next level。

那么，這樣一位技術(shù)大佬，為何在此時(shí)選擇了OpenAI呢？他本人用一篇博客講解了自己的看法和觀察。

Brendan博客自述入職理由

Brendan剛進(jìn)OpenAI，就給自己定了個(gè)死規(guī)矩。

Do anything, do it at scale, and do it today. 做任何事，都有規(guī)?；刈觯⑶揖驮诮裉熳?。

這是一種隨時(shí)準(zhǔn)備應(yīng)戰(zhàn)的狀態(tài)。在他看來，在這個(gè)行業(yè)里，優(yōu)化這件事就是要追求快，必須得在當(dāng)天就在成千上萬臺(tái)機(jī)器上跑起來，還得立馬見效。

這種對(duì)速度和規(guī)模的硬性要求，逼著他必須時(shí)刻盯著那些龐大的算力集群，哪怕能在縫隙里摳出一點(diǎn)點(diǎn)效率，也得馬上動(dòng)手，絕不拖泥帶水。

而OpenAI“沒禁區(qū)”的環(huán)境，正好給他提供了折騰的空間——在OpenAI，只要能把性能提上去，沒有任何領(lǐng)域被認(rèn)為難以改變。

當(dāng)然除了看到OpenAI是個(gè)大舞臺(tái)之外，Brendan還發(fā)現(xiàn)，AI這個(gè)行業(yè)，也迫切需要他的參與。

讓他產(chǎn)生這種想法的，是生活里的一件真事兒。

他發(fā)現(xiàn)理發(fā)師、房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人、稅務(wù)會(huì)計(jì)師、兼職養(yǎng)蜂人等各種職業(yè)的人都在跟他聊ChatGPT，這讓他意識(shí)到，AI已經(jīng)成了普通人每天都在用的工具，背后的流量肯定大得嚇人，對(duì)后臺(tái)的壓力已經(jīng)增加了一個(gè)量級(jí)。

面對(duì)這么大的流量，以前在通用計(jì)算時(shí)代用的那些老辦法，現(xiàn)在確實(shí)不靈了。過去幾十年，大家習(xí)慣盯著CPU和數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu)，手里拿的都是舊時(shí)代的錘子，但現(xiàn)在面對(duì)的是數(shù)萬張GPU堆出來的超級(jí)集群和復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

舊工具箱里的工具修不了新機(jī)器，面對(duì)大模型訓(xùn)練這種新物種，就必須得把以前的經(jīng)驗(yàn)先放一邊，重新搞一套專門針對(duì)大模型的工程方法。

這也是他干脆利落地離開干了半輩子的通用云計(jì)算領(lǐng)域，一頭扎進(jìn)AI基礎(chǔ)設(shè)施這塊硬骨頭的原因。

他要干的事情特別具體，就是去解決ChatGPT背后的性能瓶頸，保證這臺(tái)昂貴的機(jī)器在全球人都在用的時(shí)候，還能轉(zhuǎn)得飛快。

誰是Brendan？

那么，Brendan究竟是怎樣一位傳奇人物？

可以說，他是現(xiàn)代系統(tǒng)性能領(lǐng)域的“定海神針”。他寫的《性能之巔》和《BPF Performance Tools》，在后端或者運(yùn)維領(lǐng)域家喻戶曉。

這兩本大作被全球技術(shù)圈奉為圭臬，專門用來解決那些最棘手的系統(tǒng)瓶頸，是排查問題時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)參考答案和“最后救命稻草”。

寫出這兩部大作的Brendan，是一位在極端實(shí)戰(zhàn)環(huán)境中磨練出來的老兵。

早年（2001-2014年）在Sun Microsystems和Joyent任職的十幾年里，他就已經(jīng)是DTraceToolkit的核心開發(fā)者，那時(shí)候就已經(jīng)奠定了自己在動(dòng)態(tài)追蹤領(lǐng)域的元老地位。

到了中期（2014-2022年），他轉(zhuǎn)戰(zhàn)Netflix擔(dān)任高級(jí)性能架構(gòu)師。

那時(shí)候的Netflix正面臨著全球最大的云端架構(gòu)挑戰(zhàn)，他每天面對(duì)的是海量的并發(fā)請(qǐng)求和極其復(fù)雜的微服務(wù)架構(gòu)，處理的都是那種在普通規(guī)模下根本遇不到的性能怪題。

而在加入OpenAI之前的近期，他成為了Intel Fellow。

在這個(gè)硬件巨頭的頂層技術(shù)崗位上，他專注于解決一個(gè)長期痛點(diǎn)——如何讓軟件工程師能看懂硬件PMU（性能監(jiān)控單元）傳回來的底層數(shù)據(jù)。

除了著作和履歷，他還是一個(gè)整個(gè)行業(yè)分析方法的發(fā)明家。

他的發(fā)明中最具代表性的作品之一就是文章開頭提到的火焰圖。

在此之前，分析CPU熱點(diǎn)只能盯著成千上萬行枯燥的文本堆?？矗蕵O低。

他硬是將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成了直觀的、可視化的交互式圖譜，哪里是性能瓶頸，一眼就能定點(diǎn)清除。

這還不夠，為了對(duì)比版本更新前后的性能差異，他又衍生出了差分火焰圖。

除了盯著CPU忙什么，他還特別推廣了Off-CPU分析方法論，專門去抓那些因?yàn)镮/O等待而導(dǎo)致進(jìn)程“磨洋工”的隱形殺手，徹底填補(bǔ)了傳統(tǒng)分析中的盲區(qū)。

此外，Linux生態(tài)里現(xiàn)在最標(biāo)準(zhǔn)化的bcc和bpftrace工具集，也是他在長期維護(hù)和貢獻(xiàn)。

他還開發(fā)了延遲熱力圖（Latency Heatmaps）用來揭示平均值掩蓋下的長尾抖動(dòng)，以及那個(gè)專門給暈頭轉(zhuǎn)向的排查者指路的USE方法（利用率、飽和度、錯(cuò)誤）。

總之，Brendan把“系統(tǒng)診斷”這門玄學(xué)變成了有章可循的科學(xué)。USENIX LISA給他頒發(fā)杰出成就獎(jiǎng)，就是對(duì)他這些年實(shí)戰(zhàn)成果最權(quán)威的蓋章認(rèn)證。

One More Thing

Brendan在博客中提到，他選擇加入OpenAI，還有一個(gè)私人的情結(jié)——圓夢。

小時(shí)候他是英劇《Blake’s 7》的死忠粉，對(duì)里面那臺(tái)叫Orac的超級(jí)計(jì)算機(jī)特別著迷。Orac能控制宇宙里的其他電腦，但是脾氣特別臭，動(dòng)不動(dòng)就懟人。

上大學(xué)時(shí)，Brendan就想自己手搓一臺(tái)Orac，但是那時(shí)候的硬件實(shí)在太拉垮，內(nèi)存連個(gè)完整字典都存不下，被電腦銷售嘲笑了一通后，這件事也就黃了。

直到遇上了 ChatGPT。他發(fā)現(xiàn)這玩意兒簡直就是活生生的Orac。

他甚至專門改了ChatGPT的自定義指令，讓它模仿Orac那種“只有原始人才會(huì)問這種蠢問題”的傲嬌語氣跟自己對(duì)話。

對(duì)現(xiàn)在的他來說，加入OpenAI，其實(shí)就是親手把童年那個(gè)遙不可及的科幻夢給續(xù)上了。

參考鏈接：
https://www.brendangregg.com/blog/2026-02-07/why-i-joined-openai.html

文章來源：量子位。