教科书《性能之巅》作者入职OpenAI！迷弟总裁亲自欢迎

克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

系统性能优化领域顶级专家Brendan Gregg，正式官宣加入OpenAI。

入职后，他将加入ChatGPT性能团队，在澳大利亚远程办公，向团队负责人Justin Becker汇报工作。

Brendan被技术圈尊称为“性能之神”，他的到来，受到了OpenAI总裁Brockman的亲自欢迎。

Brockman甚至表示，自己就是Brendan多年以来的老粉丝。

Brendan有多牛？

他的代表著作《性能之巅》，长期被全球高校和科技巨头列为性能工程的必读教材。

他还发明了著名的火焰图（Flame Graphs），让程序员能像看热力图一样直观地看到CPU在忙什么。

同时他还是Linux内核核心技术eBPF的主要推动者，一手构建了现代云计算的性能分析工具箱……

网友们评价，Brendan的这些作品绝对是next level。

那么，这样一位技术大佬，为何在此时选择了OpenAI呢？他本人用一篇博客讲解了自己的看法和观察。

Brendan博客自述入职理由

Brendan刚进OpenAI，就给自己定了个死规矩。

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

这是一种随时准备应战的状态。在他看来，在这个行业里，优化这件事就是要追求快，必须得在当天就在成千上万台机器上跑起来，还得立马见效。

这种对速度和规模的硬性要求，逼着他必须时刻盯着那些庞大的算力集群，哪怕能在缝隙里抠出一点点效率，也得马上动手，绝不拖泥带水。

而OpenAI“没禁区”的环境，正好给他提供了折腾的空间——在OpenAI，只要能把性能提上去，没有任何领域被认为难以改变。

当然除了看到OpenAI是个大舞台之外，Brendan还发现，AI这个行业，也迫切需要他的参与。

让他产生这种想法的，是生活里的一件真事儿。

他发现理发师、房地产经纪人、税务会计师、兼职养蜂人等各种职业的人都在跟他聊ChatGPT，这让他意识到，AI已经成了普通人每天都在用的工具，背后的流量肯定大得吓人，对后台的压力已经增加了一个量级。

面对这么大的流量，以前在通用计算时代用的那些老办法，现在确实不灵了。过去几十年，大家习惯盯着CPU和数据库调优，手里拿的都是旧时代的锤子，但现在面对的是数万张GPU堆出来的超级集群和复杂的神经网络。

旧工具箱里的工具修不了新机器，面对大模型训练这种新物种，就必须得把以前的经验先放一边，重新搞一套专门针对大模型的工程方法。

这也是他干脆利落地离开干了半辈子的通用云计算领域，一头扎进AI基础设施这块硬骨头的原因。

他要干的事情特别具体，就是去解决ChatGPT背后的性能瓶颈，保证这台昂贵的机器在全球人都在用的时候，还能转得飞快。

谁是Brendan？

那么，Brendan究竟是怎样一位传奇人物？

可以说，他是现代系统性能领域的“定海神针”。他写的《性能之巅》和《BPF Performance Tools》，在后端或者运维领域家喻户晓。

这两本大作被全球技术圈奉为圭臬，专门用来解决那些最棘手的系统瓶颈，是排查问题时的标准参考答案和“最后救命稻草”。

写出这两部大作的Brendan，是一位在极端实战环境中磨练出来的老兵。

早年（2001-2014年）在Sun Microsystems和Joyent任职的十几年里，他就已经是DTraceToolkit的核心开发者，那时候就已经奠定了自己在动态追踪领域的元老地位。

到了中期（2014-2022年），他转战Netflix担任高级性能架构师。

那时候的Netflix正面临着全球最大的云端架构挑战，他每天面对的是海量的并发请求和极其复杂的微服务架构，处理的都是那种在普通规模下根本遇不到的性能怪题。

而在加入OpenAI之前的近期，他成为了Intel Fellow。

在这个硬件巨头的顶层技术岗位上，他专注于解决一个长期痛点——如何让软件工程师能看懂硬件PMU（性能监控单元）传回来的底层数据。

除了著作和履历，他还是一个整个行业分析方法的发明家。

他的发明中最具代表性的作品之一就是文章开头提到的火焰图

在此之前，分析CPU热点只能盯着成千上万行枯燥的文本堆栈看，效率极低。

他硬是将这些数据转化成了直观的、可视化的交互式图谱，哪里是性能瓶颈，一眼就能定点清除。

这还不够，为了对比版本更新前后的性能差异，他又衍生出了差分火焰图

除了盯着CPU忙什么，他还特别推广了Off-CPU分析方法论，专门去抓那些因为I/O等待而导致进程“磨洋工”的隐形杀手，彻底填补了传统分析中的盲区。

此外，Linux生态里现在最标准化的bcc和bpftrace工具集，也是他在长期维护和贡献。

他还开发了延迟热力图（Latency Heatmaps）用来揭示平均值掩盖下的长尾抖动，以及那个专门给晕头转向的排查者指路的USE方法（利用率、饱和度、错误）。

总之，Brendan把“系统诊断”这门玄学变成了有章可循的科学。USENIX LISA给他颁发杰出成就奖，就是对他这些年实战成果最权威的盖章认证。

One More Thing

Brendan在博客中提到，他选择加入OpenAI，还有一个私人的情结——圆梦。

小时候他是英剧《Blake’s 7》的死忠粉，对里面那台叫Orac的超级计算机特别着迷。Orac能控制宇宙里的其他电脑，但是脾气特别臭，动不动就怼人。

上大学时，Brendan就想自己手搓一台Orac，但是那时候的硬件实在太拉垮，内存连个完整字典都存不下，被电脑销售嘲笑了一通后，这件事也就黄了。

直到遇上了 ChatGPT。他发现这玩意儿简直就是活生生的Orac。

他甚至专门改了ChatGPT的自定义指令，让它模仿Orac那种“只有原始人才会问这种蠢问题”的傲娇语气跟自己对话。

对现在的他来说，加入OpenAI，其实就是亲手把童年那个遥不可及的科幻梦给续上了。

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