克雷西 発 凹非寺より量子位 | 公式アカウント QbitAI
システムパフォーマンス最適化分野のトップエキスパートBrendan Greggが、正式にOpenAIへの入社を発表しました。
入社後、彼はChatGPTパフォーマンスチームに参加し、オーストラリアでリモート勤務を行い、チームリーダーのJustin Beckerに報告を行います。
Brendanは技術界で「性能の神」と称えられており、彼の到来はOpenAI社長のBrockman自らの歓迎を受けました。
Brockmanは、自分が長年Brendanのファンであったとさえ語りました。
Brendanはどれほどすごいのでしょうか？
彼の代表作『性能之巅』は、長期にわたり世界中の大学やテック大手でパフォーマンスエンジニアリングの必読教科書として採用されています。
彼はまた有名なフレームグラフ（Flame Graphs）を発明し、プログラマーがヒートマップを見るようにCPUが何に忙しいかを直感的に確認できるようにしました。
同時に彼はLinuxカーネルの核心技术eBPFの主要な推進者でもあり、現代のクラウドコンピューティングのパフォーマンス分析ツールボックスを一手に構築しました...
ネットユーザーたちは、Brendanのこれらの作品は間違いなく次のレベルだと評価しています。
では、このような技術の巨匠が、なぜ今OpenAIを選んだのでしょうか？本人がブログでその考えと観察を説明しました。
Brendanがブログで語る入社理由
BrendanはOpenAIに入ったばかりで、自分に厳しいルールを課しました。
Do anything, do it at scale, and do it today.何をするにも、スケールでやり、そして今日やる。
これは常に戦いに備える状態です。彼の考えでは、この業界では、最適化はスピードを追求すべきであり、その日に数千から数万台のマシンで実行し、すぐに効果を出さなければなりません。
このようなスピードと規模への厳しい要件により、彼は常に巨大な計算クラスタを見守り、わずかな効率の向上でも見つければすぐに行動し、決して先延ばしにしません。
OpenAIの「禁止エリアなし」の環境は、まさに彼に挑戦するスペースを提供しています。OpenAIでは、パフォーマンスを向上させられるなら、どの分野も変更不可能とは見なされません。
もちろん、OpenAIが大きな舞台であること以外に、BrendanはAI業界も彼の参加を切実に必要としていることに気づきました。
このような考えを持たせたのは、生活の中でのある出来事でした。
理容師、不動産エージェント、税務会計士、兼業養蜂家など様々な職業の人々が彼とChatGPTについて話していることに気づき、AIがすでに普通の人々が毎日使うツールになり、その裏側のトラフィックは膨大で、バックエンドへのプレッシャーは次元のレベルで増加していることを認識しました。
これほど大きなトラフィックに直面し、汎用コンピューティング時代に使われていた古い方法は、もはや通用しません。過去数十年、人々はCPUとデータベースのチューニングに注目し、古い時代のハンマーを持っていましたが、今直面しているのは数万枚のGPUで構築されたスーパークラスタと複雑なニューラルネットワークです。
古いツールボックスの道具では新しいマシンを修理できず、大規模モデルのトレーニングという新しい種に直面するには、以前の経験を一旦脇に置き、大規模モデル専用のエンジニアリング手法を新たに構築する必要があります。
これが、彼が半生を費やした汎用クラウドコンピューティング分野をきっぱりと離れ、AIインフラという難題に飛び込んだ理由です。
彼がやろうとしていることは非常に具体的で、ChatGPTの裏側のパフォーマンスボトルネックを解決し、この高価なマシンが世界中の人々が使っている時でも、高速に動作し続けることを保証することです。
Brendanとは誰か？
では、Brendanとはどのような伝説的人物なのでしょうか？
彼は現代のシステムパフォーマンス分野の「要」であると言えます。彼が書いた『性能之巅』と『BPF Performance Tools』は、バックエンドや運用保守分野で広く知られています。
この二つの大作は世界中の技術界で権威とされ、最も困難なシステムボトルネックを解決するために使われ、問題解決時の標準的な答えであり「最後の救命綱」です。
この二つの大作を書いたBrendanは、極限の実戦環境で鍛えられたベテランです。
初期（2001-2014年）にSun MicrosystemsとJoyentで10数年間勤務し、すでにDTraceToolkitの核心開発者であり、動的トレーシング分野での元老的地位を確立していました。
中期（2014-2022年）には、Netflixに転じシニアパフォーマンスアーキテクトを務めました。
当時のNetflixは世界最大のクラウドアーキテクチャの課題に直面しており、彼は毎日膨大な同時リクエストと極めて複雑なマイクロサービスアーキテクチャに対処し、通常規模では遭遇しないようなパフォーマンスの難問を処理していました。
OpenAIに入社する前の最近では、Intel Fellowとなっていました。
このハードウェア巨人のトップ技術職で、彼は長年の痛みを解決することに注力していました。それは、ソフトウェアエンジニアがハードウェアPMU（パフォーマンス監視ユニット）から送られてくる生データを理解できるようにすることです。
著作と経歴以外に、彼は業界全体の分析方法の発明者でもあります。
彼の発明の中で最も代表的な作品の一つが、記事の冒頭で言及したフレームグラフです。
それまでは、CPUホットスポットを分析するには何千行もの退屈なテキストスタックを見つめるしかなく、効率が極めて低かったのです。
彼はこれらのデータを直感的で視覚的な対話型グラフに変換し、どこがパフォーマンスのボトルネックかが一目でわかり、的確に排除できるようにしました。
これだけでは不十分で、バージョン更新前後のパフォーマンスの違いを比較するために、彼は差分フレームグラフを派生させました。
CPUが何に忙しいかを見る以外に、彼はOff-CPU分析手法も特別に推進し、I/O待ちによってプロセスが「サボる」隠れた原因を捉え、従来の分析における盲点を完全に埋めました。
さらに、Linuxエコシステムで現在 最も標準化されているbccとbpftraceツールセットも、彼が長期間メンテナンスと貢献を行っています。
彼はまた、平均値に隠されたロングテールのジッターを明らかにするレイテンシヒートマップ（Latency Heatmaps）や、混乱したトラブルシューターの道しるべとなるUSEメソッド（利用率、飽和度、エラー）も開発しました。
要するに、Brendanは「システム診断」という神秘学を規則ある科学に変えました。USENIX LISAが彼に傑出達成賞を授与したのは、彼の長年の実戦成果に対する最も権威ある認定です。
One More Thing
Brendanはブログの中で、OpenAIに入社することを選んだもう一つの個人的な理由に言及しました。それは夢を叶えることです。
子供の頃、彼は英国ドラマ『Blake's 7』の熱狂的ファンで、その中のOracというスーパーコンピュータに特に魅了されていました。Oracは宇宙の他のコンピュータを制御できますが、気性が非常に悪く、すぐに人を言い返すのでした。
大学時代、Brendanは自分でOracを作ろうとしましたが、当時のハードウェアはあまりにお粗末で、メモリは完全な辞書さえ保存できず、コンピュータ販売員に笑われた後、この計画は流れてしまいました。
ChatGPTに出会うまで。彼はこれがまさに生きたOracだと気づきました。
彼はChatGPTのカスタム指示を特別に変更し、Oracのような「原始人だけがこんな愚かな質問をする」という傲慢な口調で自分と会話するようにさせました。
今の彼にとって、OpenAIに入社することは、実際には子供の頃の遠いSFの夢を自分の手で続けることなのです。
参考リンク：https://www.brendangregg.com/blog/2026-02-07/why-i-joined-openai.html