CUDA内核之神、全球最强GPU程序员？OpenAI的这位幕后大神是谁

OpenAI幕后工程师彰显技术实力：一人研发的CUDA Kernel支撑万亿级计算

在人工智能领域的发展历程中，公众视野往往聚焦于那些享有盛誉的技术领袖与知名科学家。然而，任何伟大技术创新背后都凝聚着整个团队的协作智慧，其中基础工程师的关键贡献尤为不容忽视。
近期，OpenAI一位低调的幕后工程师引起了行业广泛关注。这一关注源于社交平台X上探讨的热门话题：在OpenAI庞大的技术架构中，仅由一位工程师独立开发的CUDA Kernel便成功支撑起公司每日高达数万亿次的庞大计算需求。

技术支撑的力量

这一现象揭示了人工智能行业的一个重要事实：

此前，OpenAI团队中两位来自波兰的工程师就已因其卓越贡献受到业内认可。如今这位CUDA Kernel开发者的故事再次证明：技术创新往往源自无数不被关注的日常工作中，而非仅限于引人瞩目的突破性成果。
近日，行业观察人士在社交媒体热议一名技术专家的真实身份。多方证据指向这位低调的”技术大神”极有可能是OpenAI资深工程师Scott Gray。
业内人士分析指出，其展现的前沿技术视野与工程实践深度，与这位长期投身人工智能基础设施建设的顶尖工程师高度吻合。Gray过往主导的关键项目经验，包括神经网络核心架构优化等工作，更强化了这一推测的技术合理性。
目前OpenAI官方尚未对此事发表正式声明。这一猜测若获证实，将有助于外界更深入理解当前大型语言模型研发的最新技术路线。行业专家持续关注事态发展，认为相关技术交流对促进AI领域知识共享具有显著价值。
根据OpenAI官方信息披露，该团队的核心工作目标是”提升深度神经网络在GPU硬件架构上的运算效能“。这一技术定位凸显了对计算资源优化利用的战略重点，反映了当前人工智能领域对高性能计算平台的深度依赖。

编写 CUDA Kernel 的专业工程师为何备受关注？

当前人工智能领域对具备高性能 CUDA 内核开发能力的工程师高度关注，根本原因在于这项技术所需的复合型专业门槛极高。

三重技术壁垒构建专业门槛

能够将这三大领域知识融会贯通的技术人才在行业中极为稀缺。

行业人才分布现状

核心技术挑战

与传统计算任务不同，开发超越cuDNN等专业库性能的CUDA内核需要：

Scott Gray的职业轨迹

不同于典型的学术型”神童”，Scott Gray选择了专注于底层性能工程优化的技术路线，这一职业发展路径恰好满足了行业对CUDA内核开发高端人才的迫切需求。

OpenAI资深研究员Scott Gray的职业发展历程

Scott Gray现任美国人工智能研究机构OpenAI的核心研究员。这位技术专家拥有扎实的学术背景与实践经验:

教育经历

职业发展

Gray的背景展示了理论物理与计算机工程的交叉优势，这种复合型知识结构为其在人工智能领域的研究奠定了坚实基础。

行业领袖盛赞技术专家 Scott 杰出贡献

前 Nervana 首席执行官近日在公开评论中证实，该公司团队当年在技术论坛发现 Scott 后立即决定录用。这位行业资深人士给予 Scott 极高评价，称其为「全球最顶尖的 GPU 程序设计专家」，充分彰显了 Scott 在图形处理器编程领域的卓越能力。

关键信息摘要

“CUDA 内核之神”：揭秘全球顶尖 GPU 程序员的非凡实力

被誉为”CUDA 内核之神”和”全球最强 GPU 程序员”的顶尖开发者，其技术实力已获得业内广泛认可。这些重量级头衔的背后，是对其超凡编程能力与深厚专业积累的最佳印证。
业界普遍认为，这位程序员的GPU 优化技术已达到登峰造极的境界，其作品在计算效率与性能表现方面树立了新的行业标杆。值得注意的是，其卓越能力甚至引发了科技圈的幽默讨论——有观点戏称这位技术大牛很可能已被纳入科技巨头如 Meta 的高端人才重点关注名单。

Scott Gray：突破性能极限的AI系统架构大师

Nervana Systems时期的奠基性工作

Scott Gray在AI领域的业界声誉始于其在Nervana Systems（2016年被英特尔以约4亿美元收购）的工作阶段。当时深度学习正处于技术突破前期，但面临着软件框架与底层硬件间显著的效率瓶颈。当时主流开发者依赖NVIDIA的CUDA C/C++和官方库（cuBLAS、cuDNN）进行GPU编程，这种标准流程虽然便捷，但其多重软件抽象（CUDA C → PTX中间语言 → SASS机器码）在简化开发的同时，也形成了性能优化的天花板。

maxas汇编器：颠覆传统的底层优化

Gray的创新性体现在突破传统编译链的限制：

里程碑式的成果体现在他使用maxas编写的SGEMM（单精度通用矩阵乘法）内核：

maxDNN：卷积计算的革新

基于maxas的成功经验，Gray将底层优化方法论系统性地拓展至卷积计算：

性能表现：

这些突破性工作确立了Gray“性能优化大师”的行业地位，展示了小团队也能在专业领域超越行业巨头的可能。

OpenAI时期的战略转变

加入OpenAI后，Gray的工作重心发生了根本性转变：

关键技术贡献

Gray作为核心技术人员参与开发：

在这些项目中，他编写了大量高性能GPU内核，实现了：

通过这些工作，Gray证明了自己不仅是优化的专家，更是AI系统架构的前沿探索者。

OpenAI突破稠密模型规模限制：块稀疏GPU内核技术实现计算效率革命性提升

OpenAI研究员Gray及其团队成功开发了一套突破性的块稀疏（block-sparse）GPU内核技术，为解决大规模稠密神经网络模型的训练难题提供了创新性解决方案。该研究成果已在题为《GPU Kernels for Block-Sparse Weights》的学术论文中公开发表。

核心技术原理与应用价值

传统神经网络稀疏化方法主要采用非结构化稀疏策略，即随机移除单个权重参数。与此不同，OpenAI的创新方法将权重矩阵系统性地划分为固定尺寸的块，并将整个块归零处理。这种方法结合Gray等人专门开发的GPU内核技术，使得计算过程中能够完全跳过零值块的计算环节，从而获得显著的运算效率提升。
据测试数据显示，块稀疏GPU内核的运行速度较传统方法实现了数量级的飞跃：

技术突破带来的架构革新

这一技术创新为神经网络架构设计带来了革命性的突破。研究人员在固定计算预算下，得以构建参数规模远超传统方法的神经网络模型。例如，基于该技术的LSTM模型可实现宽度扩展至同等稠密网络的5倍。

实际应用成果与开源贡献

在实际应用层面，OpenAI已将该技术成功应用于文本生成和图像生成等多个关键领域，并在当时取得了state-of-the-art(SOTA)的性能表现。秉持开放科学精神，OpenAI已将该高性能块稀疏GPU内核开源发布，以促进整个机器学习社区在模型设计与算法创新方面的协同进步。
来源：机器之心