克雷西 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI
系統效能優化領域頂尖專家Brendan Gregg，正式官宣加入OpenAI。
入職後，他將加入ChatGPT效能團隊，在澳洲遠端办公，向團隊負責人Justin Becker匯報工作。
Brendan被技術圈尊稱為「效能之神」，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有多厲害？
他的代表著作《效能之巔》，長期被全球大專院校和科技巨頭列為效能工程的必讀教材。
他還發明了著名的火焰圖（Flame Graphs），讓程式設計師能像看熱度圖一樣直觀地看到CPU在忙什麼。
同時他還是Linux核心技術eBPF的主要推動者，一手建構了現代雲端運算的效能分析工具箱……
網友們評價，Brendan的這些作品絕對是next level。
那麼，這樣一位技術大咖，為何在此時選擇了OpenAI呢？他本人用一篇部落格說明了自己的看法和觀察。
Brendan部落格自述入職理由
Brendan剛進OpenAI，就給自己定了一個硬性規則。
Do anything, do it at scale, and do it today.做任何事，都要大規模地做，並且就在今天做。
這是一種隨時準備應戰的狀態。在他看來，在這個產業裡，優化這件事就是要追求快，必須在當天就在成千上萬台機器上跑起來，還要立刻見效。
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叢集，哪怕能在縫隙裡擠出一點點效率，也要馬上動手，絕不拖泥帶水。
而OpenAI「沒有禁區」的環境，正好給他提供了發揮的空間——在OpenAI，只要能把效能提升，沒有任何領域被認為難以改變。
當然除了看到OpenAI是個大舞台之外，Brendan還發現，AI這個產業，也迫切需要他的參與。
讓他產生這種想法的，是生活裡的一件真實故事。
他發現理髮師、房仲業務員、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，背後的流量肯定大得驚人，對後台的壓力已經增加了一個數量級。
面對這麼大的流量，以前在通用運算時代用的那些老方法，現在確實不管用了。過去幾十年，大家習慣盯著CPU和資料庫調校，手裡拿的都是舊時代的鐵鎚，但現在面對的是數萬張GPU堆出來的超級叢集和複雜的神經網路。
舊工具箱裡的工具修不了新機器，面對大型語言模型訓練這種新物種，就必須把以前的經驗先放一邊，重新搞一套專門針對大型語言模型的工程方法。
這也是他乾脆俐落地離開做了半輩子的通用雲端運算領域，一頭栽進AI基礎設施這塊硬骨頭的原因。
他要做的事情非常具體，就是去解決ChatGPT背後的效能瓶頸，確保這台昂貴的機器在全球人都在用的時候，還能跑得飛快。
誰是Brendan？
那麼，Brendan究竟是怎樣一位傳奇人物？
可以說，他是現代系統效能領域的「定海神針」。他寫的《效能之巔》和《BPF Performance Tools》，在後端或維運領域家喻戶曉。
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「最後一根稻草」。
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任職的十幾年裡，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擔任資深效能架構師。
那時候的Netflix正面臨全球最大的雲端架構挑戰，他每天面對的是海量的並行請求和極其複雜的微服務架構，處理的都是那種在普通規模下根本遇不到的效能難題。
而在加入OpenAI之前的近期，他成為了Intel Fellow。
在這個硬體巨頭的頂層技術職位上，他專注於解決一個長期痛點——如何讓軟體工程師能看懂硬體PMU（效能監控單元）傳回來的底層資料。
除了著作和經歷，他還是一個整個產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字堆疊看，效率極低。
他硬是將這些資料轉化成了直觀的、視覺化的互動式圖譜，哪裡是效能瓶頸，一眼就能定點清除。
這還不夠，為了比較版本更新前後的效能差異，他又衍生出了差分火焰圖。
除了盯著CPU忙什麼，他還特別推廣了Off-CPU分析方法論，專門去抓那些因為I/O等待而導致行程「摸魚」的隱形殺手，徹底填補了傳統分析中的盲區。
此外，Linux生態系裡現在最標準化的bcc和bpftrace工具集，也是他在長期維護和貢獻。
他還開發了延遲熱度圖（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頒給他傑出成就獎，就是對他這些年實戰成果最權威的認可。
One More Thing
Brendan在部落格中提到，他選擇加入OpenAI，還有一個私人情結——圓夢。
小時候他是英劇《Blake's 7》的死忠粉，對裡面那台叫Orac的超級電腦特別著迷。Orac能控制宇宙裡的其他電腦，但是脾氣特別差，動不動就嗆人。
上大學時，Brendan就想自己打造一台Orac，但是那時候的硬體實在太遜，記憶體連個完整字典都存不下，被電腦銷售員嘲笑了一頓後，這件事也就不了了之了。
直到遇上了 ChatGPT。他發現這玩意兒簡直就是活生生的Orac。
他甚至特地修改了ChatGPT的自訂指令，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延續下去了。
參考連結：https://www.brendangregg.com/blog/2026-02-07/why-i-joined-openai.html