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      教科書《性能之巔》作者入職OpenAI!迷弟總裁親自歡迎

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      克雷西 發自 凹非寺
      量子位 | 公眾號 QbitAI

      系統性能優化領域頂級專家Brendan Gregg,正式官宣加入OpenAI。

      入職后,他將加入ChatGPT性能團隊,在澳大利亞遠程辦公,向團隊負責人Justin Becker匯報工作。



      Brendan被技術圈尊稱為“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。



      同時他還是Linux內核核心技術eBPF的主要推動者,一手構建了現代云計算的性能分析工具箱……

      網友們評價,Brendan的這些作品絕對是next level。



      那么,這樣一位技術大佬,為何在此時選擇了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OpenAI,就給自己定了個死規矩。

      Do anything, do it at scale, and do it today.
      做任何事,都有規模化地做,并且就在今天做。

      這是一種隨時準備應戰的狀態。在他看來,在這個行業里,優化這件事就是要追求快,必須得在當天就在成千上萬臺機器上跑起來,還得立馬見效。

      這種對速度和規模的硬性要求,逼著他必須時刻盯著那些龐大的算力集群,哪怕能在縫隙里摳出一點點效率,也得馬上動手,絕不拖泥帶水。

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

      當然除了看到OpenAI是個大舞臺之外,Brendan還發現,AI這個行業,也迫切需要他的參與。

      讓他產生這種想法的,是生活里的一件真事兒。

      他發現理發師、房地產經紀人、稅務會計師、兼職養蜂人等各種職業的人都在跟他聊ChatGPT,這讓他意識到,AI已經成了普通人每天都在用的工具,背后的流量肯定大得嚇人,對后臺的壓力已經增加了一個量級。

      面對這么大的流量,以前在通用計算時代用的那些老辦法,現在確實不靈了。過去幾十年,大家習慣盯著CPU和數據庫調優,手里拿的都是舊時代的錘子,但現在面對的是數萬張GPU堆出來的超級集群和復雜的神經網絡。

      舊工具箱里的工具修不了新機器,面對大模型訓練這種新物種,就必須得把以前的經驗先放一邊,重新搞一套專門針對大模型的工程方法。

      這也是他干脆利落地離開干了半輩子的通用云計算領域,一頭扎進AI基礎設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,保證這臺昂貴的機器在全球人都在用的時候,還能轉得飛快。

      誰是Brendan?

      那么,Brendan究竟是怎樣一位傳奇人物?

      可以說,他是現代系統性能領域的“定海神針”。他寫的《性能之巔》和《BPF Performance Tools》,在后端或者運維領域家喻戶曉。

      這兩本大作被全球技術圈奉為圭臬,專門用來解決那些最棘手的系統瓶頸,是排查問題時的標準參考答案和“最后救命稻草”。



      寫出這兩部大作的Brendan,是一位在極端實戰環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,他就已經是DTraceToolkit的核心開發者,那時候就已經奠定了自己在動態追蹤領域的元老地位。



      到了中期(2014-2022年),他轉戰Netflix擔任高級性能架構師。

      那時候的Netflix正面臨著全球最大的云端架構挑戰,他每天面對的是海量的并發請求和極其復雜的微服務架構,處理的都是那種在普通規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。

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



      除了著作和履歷,他還是一個整個行業分析方法的發明家。

      他的發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熱點只能盯著成千上萬行枯燥的文本堆棧看,效率極低。

      他硬是將這些數據轉化成了直觀的、可視化的交互式圖譜,哪里是性能瓶頸,一眼就能定點清除。



      這還不夠,為了對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,專門去抓那些因為I/O等待而導致進程“磨洋工”的隱形殺手,徹底填補了傳統分析中的盲區。



      此外,Linux生態里現在最標準化的bcc和bpftrace工具集,也是他在長期維護和貢獻。

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

      總之,Brendan把“系統診斷”這門玄學變成了有章可循的科學。USENIX LISA給他頒發杰出成就獎,就是對他這些年實戰成果最權威的蓋章認證。

      One More Thing

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

      小時候他是英劇《Blake’s 7》的死忠粉,對里面那臺叫Orac的超級計算機特別著迷。Orac能控制宇宙里的其他電腦,但是脾氣特別臭,動不動就懟人。

      上大學時,Brendan就想自己手搓一臺Orac,但是那時候的硬件實在太拉垮,內存連個完整字典都存不下,被電腦銷售嘲笑了一通后,這件事也就黃了。

      直到遇上了 ChatGPT。他發現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“只有原始人才會問這種蠢問題”的傲嬌語氣跟自己對話。



      對現在的他來說,加入OpenAI,其實就是親手把童年那個遙不可及的科幻夢給續上了。


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

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