웨이퍼
Wafer
GPU 커널 프로그래밍과 최적화를 자동화하여 AI 성능을 최대 5배 높이는 개발자용 AI 에이전트
부분 무료VS CodeCursorBeta
웹사이트 방문하기wafer.ai
데이터로봇와(과) 비교하기소개
활용 워크플로우
입력
PyTorch, CUDA, Triton 소스 코드NSight Systems / ROCProfiler 데이터 (.ncu-rep 등)NVIDIA/AMD 하드웨어 ISA 및 아키텍처 사양커널 런타임 성능 카운터 및 추적(Trace) 데이터
웨이퍼
AI 에이전트 기반 성능 병목(지연 시간, 레지스터 압박 등) 자동 진단IDE 내 실시간 PTX/SASS 어셈블리 코드-소스 코드 매핑 분석영구 CPU 환경(GPU Workspace)을 활용한 온디맨드 리소스 할당LLM 기반 커널 최적화 제안 및 자동화된 코드 패치 생성
출력
최적화된 고성능 GPU 커널 코드성능 메트릭 비교 및 하드웨어 리소스 활용 가시화 리포트상세 주석이 포함된 저수준 어셈블리 분석서배포 가능한 하드웨어 맞춤형 바이너리 패치
이기종 하드웨어 최적화 경로
NVIDIA NCU와 AMD ROCm 프로파일러를 단일 환경에서 전환하며 멀티 GPU 벤더 성능 통합 관리
GPU Workspaces 비용 절감 모드
GPU 연결 없이 영구 CPU 환경에서 AI와 대화하며 코드 분석 및 수정 후 실행 시에만 GPU 점유
핵심 차별점: IDE 내에서 프로파일링 리포트와 저수준 어셈블리(SASS)를 AI 에이전트와 결합하여 전문 지식 없이도 극도의 GPU 성능 튜닝을 가능케 하는 루프 제공
주요 기능
- IDE 내 NCU 및 ROCm 프로파일러 실행 및 결과 분석
- 소스 코드-PTX/SASS 어셈블리 실시간 매핑 뷰어
- GPU 비용 90% 절감을 위한 영구 CPU 워크스페이스
- 커널 최적화 자동 제안 및 코드 작성을 수행하는 AI 에이전트
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- IDE, Nsight Compute, 터미널, 브라우저 탭 간 전환 없이 한 곳에서 GPU 개발 가능해 컨텍스트 스위칭 비용 절감
- Nsight Compute를 에디터 내에서 바로 실행하고 소스 코드 옆에서 프로파일링 결과 확인 가능
- CUDA 컴파일러 익스플로러로 PTX와 SASS 어셈블리를 소스 코드와 매핑하여 몇 초 만에 분석 가능
- 실제 개발자들이 일상적인 GPU 개발에 사용한다고 직접 확인함
- 프로파일링 데이터를 AI 에이전트가 활용 가능한 기계 판독 가능 형태로 제공하여 구체적 작업 가능
단점
- 현재 NVIDIA/CUDA에 집중되어 있어 NPU, TPU 등 다른 아키텍처 지원은 아직 개발 중
- 개발자가 오동작, 느림, 혼란 등의 문제 제보를 요청할 정도로 아직 안정화 단계
- 초기 버전의 커스텀 스냅샷 엔진이 사용자들에게 외면받아 표준 git refs 방식으로 전환함
- 저수준 데이터가 통합되어 있어도 카운터나 SASS 해석에는 여전히 깊은 전문성 필요
가격 정보
부분 무료시작 가격: 월 $49
무료로 시작할 수 있는 프리미엄(Freemium) 모델을 제공합니다. 기본 기능은 무료 티어에서 이용 가능하며, 고급 기능이나 확장된 사용량이 필요한 경우 유료 플랜으로 전환할 수 있습니다.
활용 사례
- LLM 추론 속도 개선을 위한 커널 최적화
- CUDA/Triton 코드의 메모리 병목 진단 및 해결
- NVIDIA에서 AMD로의 커널 성능 마이그레이션
대상 사용자
커널 엔지니어GPU 개발자
연동 서비스
PyTorchNVIDIAAMD
태그
자동화클라우드개발자 도구스타트업API
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