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编辑：欣阅
在人工智能的叙事中，无数算法和模型的名字如雷贯耳 ，但一个神秘的代号“Bob ” ，最近却在科技圈中，揭示了这场竞赛的另一个维度 。
据说这位“Bob ”是仅凭一己之力编写出支撑OpenAI每日数万亿次计算量核心代码的神秘人物 。
他写的训练内核 ，对精度的要求达到了令人发指的地步，因为一个微小的bug就可能让价值连城的算力付诸东流 ，导致整个训练任务回滚到上一个检查点。
当外界还在猜测“Bob”究竟是谁时 ，OpenAI的内部早已给出了答案。员工们创造了一个名为“Bobmagic”的Slack专属表情包，用来表达对技术难题被瞬间化解的崇敬 。
种种线索 ，最终都指向了一个名字：ScottGray 。那为什么一个专注于底层代码、默默无闻的工程师 ，会被推上神坛，甚至成为科技巨头之间秘而不宣的“战略武器 ”？
和芯片讲悄悄话
ScottGray的价值 ，源于他一套近乎偏执的反传统哲学。在大多数开发者还在使用英伟达提供的官方工具链，依赖层层封装好的软件抽象时，他却早已看穿了这套体系的“性能天花板 ” 。
这个行业标准流程 ，就像一套多重翻译系统 。开发者用高级语言CUDAC++写下指令 ，这些指令先被翻译成中间语言PTX，再由官方汇编器ptxas翻译成GPU能直接执行的底层机器码SASS。每一层翻译 ，都意味着性能的损耗和对硬件控制力的丧失 。
ScottGray认为，官方的汇编器ptxas在寄存器分配和指令调度这些关键环节上 ，做得并不够好 ，甚至可以说是低效的 。他无法忍受这种隔靴搔痒的沟通方式，他要做的 ，是绕过所有“官方语言” ，直接与那块硅基芯片的灵魂对话。
为此，他亲手打造了一件“神器 ”——一个名为maxas的汇编器 。通过maxas ，他对GPU的掌控达到了匪夷所思的程度：寄存器的每一次分配 、内存延迟的精确计算 、指令流水线的完美衔接 ，全部实现了绝对的手动控制 。
这听起来像天方夜谭，但他用一个无可辩驳的实验证明了自己。他使用maxas手写了一个SGEMM（单精度通用矩阵乘法）内核 ，在当时的GM204GPU上 ，这个内核跑出了硬件理论峰值98%的计算效率 。更惊人的是，这个成绩比英伟达自家专家团队呕心沥血优化的官方cuBLAS库 ，还要快上4.8% 。
他用代码证明了一个事实：硬件厂商制定的“黄金标准 ” ，并非不可逾越的物理定律。在NervanaSystems工作的这段时间，他将这套方法论进一步推广 ，开发出名为maxDNN的卷积库。它采用了128位纹理加载、激进双缓冲等一系列汇编级的“黑魔法” ，在AlexNet等经典模型上，效率稳定在93-95%的恐怖区间 。
作为对比 ，当时官方的cuDNN效率则像过山车一样，在32%到57%之间剧烈波动 。在某个特定卷积层上 ，maxDNN的效率峰值甚至摸到了96.3%的极限。
正是这些无可辩驳的数据 ，为他赢得了前CEO口中“全球最强GPU程序员 ”的赞誉 。他向业界证明，真正的极致性能，隐藏在被大多数人忽略的硬件底层深处 。
从拧螺丝到画蓝图
2016年加入OpenAI后 ，ScottGray的角色完成了一次战略性的升维。他不再仅仅是那个追求极致性能的“工匠 ”，而是成为了公司宏大技术蓝图的“使能者” 。
OpenAI的“ScalingLaws ”理论横空出世 ，它用无可辩驳的数据指出 ，模型规模的扩张是通往更强人工智能的关键路径 。整个行业都为之疯狂，但一个现实的物理墙很快挡在了所有人面前：稠密模型的无限扩张 ，意味着计算量和成本的指数级爆炸。
就在大家觉得这条路快要走到尽头时，ScottGray的工作为OpenAI开辟了一条全新的航道 。他的工作重心 ，从单纯压榨现有算法的极限 ，转变为创造一种全新的计算范式，让“更大 ”成为可能 。
2017年 ，他作为第一作者 ，发表了一篇关于块稀疏GPU内核的论文。这篇论文的核心思想简单粗暴：既然模型中有很多权重接近于零，与其一个个跳过这些零值，不如直接将整块整块的权重矩阵置零 ，然后在计算时“无视”这些零值块 。
这种方法带来的效率提升是数量级的 。他亲手编写的高性能内核 ，在处理这类稀疏模型时，比处理稠密矩阵的cuBLAS或通用稀疏矩阵的cuSPARSE要快上几个数量级。
这意味着 ，在同等算力预算下，OpenAI可以构建出参数量远超竞争对手的庞大模型 ，比如一个宽度达到传统模型5倍的LSTM。这不再是简单的性能优化 ，而是直接将ScalingLaws的理论发现，稳稳地转化为了工程上的巨大优势 。
也正因如此 ，他的名字开始频繁出现在OpenAI那些里程碑式的论文中 ，从GPT-3到GPT-4的技术报告，无一例外 。他不再是那个只追求“更快 ”的工程师 ，而是通过底层的革命性创新 ，为顶层的算法研究者们开辟了“更大 ”、“更高效”的新大陆，重新定义了什么在工程上是“可能的”。
小扎的秘密愿望单
ScottGray的存在 ，已经超越了技术本身 ，成为硅谷AI人才战争进入白热化的一个生动缩影 。他的价值，由他个人的极端稀缺性和对公司的极端重要性共同定义 。
编写高性能训练内核 ，这项技能的门槛高得吓人。它要求一个人必须同时是并行计算专家 、GPU硬件架构大师和深度学习算法的行家 。能够将这三大领域的知识融会贯通 ，并做到世界顶尖水平的人，据业内估算 ，全球可能不超过一百个 。
在OpenAI内部，一位前同事曾感叹 ，自己耗费整整一周都无法解决的性能瓶颈 ，ScottGray只用了几分钟就定位并解决了。这种降维打击般的能力，让“Bobmagic ”的表情包在公司内部广为流传 ，成为一种图腾 。
这种内部的崇拜 ，不可避免地会外溢，成为外部世界觊觎的目标 。一个广为流传的段子是，当“Bob ”的故事在网上发酵后 ，Meta的CEO马克·扎克伯格已经将他列入了“暗挖名单”。
这并非空穴来风 。在此之前，Meta已经成功从OpenAI挖走了多位核心研究员 ，这场围绕顶尖人才的战争早已硝烟弥漫 。像ScottGray这样的人物 ，被硅谷的AI公司视为核心机密资产，他们通常不会公开承认自己的具体身份和贡献 ，以避免被对手盯上。
这揭示了当前AI竞赛的本质：囤积再多的GPU显卡 ，也只是打赢战争的物质基础。真正决定胜负的，是那些能够将这些硬件潜能100%压榨出来的顶尖人才 。一个不可复制的ScottGray ，其战略价值 ，甚至超过了成百上千块物理显卡 。
结语
在AI时代的聚光灯下 ，我们习惯于为那些发布颠覆性模型的科学家和侃侃而谈的CEO们欢呼。但真正的英雄 ，或许也包括像ScottGray这样的人 。
他们在沉默中，用一行行汇编代码，为摩尔定律“续命 ” ，为人工智能这座摩天大楼 ，打下了最坚实 、最深入地核的地基 。
他代表了AI发展中一个容易被忽视 ，却至关重要的维度——工程的深度 ，最终决定了理论所能企及的高度。
奥特曼和他的公司能否守住自己的“Bob ”，或许将是这场漫长AI长跑中 ，一个值得持续关注的关键变量 。
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评论列表（4条）
我是视听号的签约作者“怀儿小公主”！
希望本篇文章《OpenAI的幕后大神！全球最强GPU程序员，扎克伯格亲自挖墙角！》能对你有所帮助！
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