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Wafer是一个先进的GPU开发工具包,集成了分析、文档、编译器探索和AI驱动的优化工具,以提高GPU工程生产力。
https://www.wafer.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
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产品信息

更新于:2025年12月23日

什么是 wafer

Wafer是一个全面的开发平台,专为GPU工程师和开发者设计,可作为Cursor和VSCode扩展使用。该平台成立于2025年,总部位于旧金山,旨在通过优化AI基础设施来最大化每瓦特的智能。它提供了一个集成的环境,结合了必要的GPU开发工具、文档和AI辅助优化功能,使高性能GPU开发更易于访问和高效。

wafer 的主要功能

Wafer是一个综合性的GPU开发和优化平台,结合了用于AI加速的硬件和软件解决方案。它提供了GPU性能分析、文档搜索、编译器探索和AI辅助优化等工具,所有这些都集成到流行的IDE中,如VSCode和Cursor。该平台旨在通过提供晶圆级处理能力和通常需要专业知识的工具,使GPU开发更易于访问和高效。
GPU性能分析和文档: 集成的性能分析工具和全面的GPU文档搜索直接在IDE中进行,使开发人员无需切换上下文即可分析和优化代码
AI驱动的优化: 内置的AI代理可以分析性能分析数据,建议优化,并自动调整内核超参数以提高性能
经济高效的GPU工作区: 灵活的开发环境,具有持久的CPU容器和按需GPU访问,与传统设置相比,可降低高达95%的成本
编译器资源管理器集成: 将CUDA和CuteDSL代码实时编译为PTX和SASS,并具有源映射功能

wafer 的使用场景

AI模型开发: 通过高效的GPU利用率和自动化优化,加速大规模AI模型的开发和优化
高性能计算: 优化用于科学研究和数据分析应用程序的复杂计算工作负载
GPU内核工程: 开发和微调GPU内核,以在专用应用程序中实现最佳性能

优点

具有全面GPU工具的集成开发环境
经济高效的GPU资源利用率
AI辅助优化,减少了对专业知识的需求

缺点

新用户可能需要初步的学习曲线
依赖外部GPU资源才能实现全部功能

如何使用 wafer

安装Wafer扩展: 通过各自的市场在Cursor或Visual Studio Code IDE中安装Wafer作为扩展
选择定价计划: 从可用计划中选择:Start(免费,每月5美元信用额度)、Hacker(每月16美元)、Pro(每月100美元)或Enterprise(自定义)。免费层允许您尝试基本功能
访问GPU开发工具: 安装后,您可以直接在IDE中访问所有GPU开发工具,包括GPU分析、文档搜索和编译器浏览器
分析您的代码: 使用集成的NVIDIA Compute Utility(NCU)直接从您的编辑器分析您的GPU代码,而无需切换上下文
使用文档搜索: 使用内置的文档搜索功能搜索CUDA编程指南、API参考和优化最佳实践
利用GPU工作区: 在持久的CPU环境中开发,仅在需要运行代码时启动GPU资源,从而帮助降低成本
利用AI代理: 使用AI代理分析分析数据,并接收有关代码的优化建议
优化参数: 要求AI代理自动扫描内核超参数,如瓦片大小、线程计数和展开因子,以优化性能
查看更改: 在将任何AI建议的代码更改应用到您的代码库之前,通过代码差异功能查看它们

wafer 常见问题

晶圆级集成是一种允许将数十万个内核和海量片上存储器集成到单个晶圆上的技术。它对人工智能非常重要,因为它通过减少昂贵的片外通信来提高效率,并能够存储和处理更多本地数据,这对于处理大型人工智能模型至关重要。

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