WaferLLM이란 무엇입니까?

WaferLLM은 토큰당 1밀리초 미만의 추론 지연 시간을 달성하여 AI 애플리케이션을 위한 웨이퍼 스케일 통합의 실제적인 이점을 보여주는 시스템입니다.

Wafer.ai는 GPU 개발을 위해 어떤 기능을 제공합니까?

Wafer.ai는 GPU 프로파일링, GPU 문서 검색, CUDA 코드를 위한 컴파일러 탐색기, NCU(NVIDIA Compute Utility) 통합, 최적화를 위한 AI 에이전트 지원, 영구적인 CPU 환경을 갖춘 GPU 작업 공간을 포함한 여러 주요 기능을 제공합니다.

Wafer.ai의 비용은 얼마입니까?

Wafer.ai는 여러 가격 책정 등급을 제공합니다. 월 $5 크레딧이 제공되는 무료 Start 요금제, $20 크레딧이 제공되는 월 $16의 Hacker 요금제, $128 크레딧이 제공되는 월 $100의 Pro 요금제, 무제한 크레딧과 사용자 정의 기능이 제공되는 Enterprise 요금제가 있습니다.

어떤 회사가 웨이퍼 스케일 기술을 채택하고 있습니까?

소스에 따르면 AMD, NVIDIA, Google, TSMC와 같은 회사가 웨이퍼 스케일 통합 기술을 개발 및 채택하고 세대에 걸쳐 칩 크기를 계속 확장하는 데 참여하고 있습니다.

wafer

WebsiteBrowser ExtensionFree TrialAI Code Assistant AI Developer Tools

Wafer는 프로파일링, 문서, 컴파일러 탐색 및 AI 기반 최적화 도구를 통합하여 GPU 엔지니어링 생산성을 향상시키는 고급 GPU 개발 툴킷입니다.

웹사이트 방문

이 도구 광고하기

https://www.wafer.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure

개요
대안

제품 정보

업데이트됨:Dec 23, 2025

wafer이란?

Wafer는 GPU 엔지니어와 개발자를 위해 특별히 설계된 포괄적인 개발 플랫폼으로, Cursor 및 VSCode 확장 프로그램으로 모두 사용할 수 있습니다. 2025년에 설립되어 샌프란시스코에 본사를 둔 이 플랫폼은 AI 인프라를 최적화하여 와트당 지능을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 필수 GPU 개발 도구, 문서 및 AI 지원 최적화 기능을 결합한 통합 환경을 제공하여 고성능 GPU 개발에 더 쉽게 접근하고 효율적으로 만들 수 있습니다.

wafer의 주요 기능

Wafer는 AI 가속을 위한 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 결합한 포괄적인 GPU 개발 및 최적화 플랫폼입니다. GPU 프로파일링, 문서 검색, 컴파일러 탐색 및 AI 지원 최적화를 위한 도구를 제공하며, 이 모든 것이 VSCode 및 Cursor와 같은 인기 있는 IDE에 통합되어 있습니다. 이 플랫폼은 웨이퍼 규모의 처리 기능과 일반적으로 전문 지식이 필요한 도구를 제공하여 GPU 개발을 보다 접근하기 쉽고 효율적으로 만드는 것을 목표로 합니다.

GPU 프로파일링 및 문서: IDE 내에서 직접 통합된 프로파일링 도구 및 포괄적인 GPU 문서 검색을 통해 개발자는 컨텍스트 전환 없이 코드를 분석하고 최적화할 수 있습니다.

AI 기반 최적화: 프로파일링 데이터를 분석하고 최적화를 제안하며 성능 향상을 위해 커널 하이퍼파라미터를 자동으로 조정할 수 있는 내장 AI 에이전트

비용 효율적인 GPU 작업 공간: 영구적인 CPU 컨테이너와 주문형 GPU 액세스를 통해 유연한 개발 환경을 제공하여 기존 설정에 비해 최대 95%까지 비용 절감

컴파일러 탐색기 통합: 소스 매핑 기능을 통해 CUDA 및 CuteDSL 코드를 PTX 및 SASS로 실시간 컴파일

wafer의 사용 사례

AI 모델 개발: 효율적인 GPU 활용 및 자동화된 최적화를 통해 대규모 AI 모델의 개발 및 최적화 가속화

고성능 컴퓨팅: 과학 연구 및 데이터 분석 애플리케이션을 위한 복잡한 계산 작업 부하 최적화

GPU 커널 엔지니어링: 특수 애플리케이션에서 최대 성능을 위한 GPU 커널 개발 및 미세 조정

장점

포괄적인 GPU 도구가 포함된 통합 개발 환경

비용 효율적인 GPU 리소스 활용

전문 지식의 필요성을 줄이는 AI 지원 최적화

단점

새로운 사용자의 경우 초기 학습 곡선이 필요할 수 있습니다.

전체 기능을 위해 외부 GPU 리소스에 대한 의존성

wafer 사용 방법

Wafer 확장 프로그램 설치: 각 마켓플레이스를 통해 Cursor 또는 Visual Studio Code IDE에 확장 프로그램으로 Wafer를 설치합니다.

가격 플랜 선택: 사용 가능한 플랜(Start(월 $5 크레딧으로 무료), Hacker($16/월), Pro($100/월) 또는 Enterprise(맞춤형)) 중에서 선택합니다. 무료 티어를 사용하면 기본 기능을 사용해 볼 수 있습니다.

GPU 개발 도구 액세스: 설치가 완료되면 GPU 프로파일링, 문서 검색 및 컴파일러 탐색기를 포함한 모든 GPU 개발 도구에 IDE에서 직접 액세스할 수 있습니다.

코드 프로파일링: 통합 NVIDIA Compute Utility(NCU)를 사용하여 컨텍스트를 전환하지 않고도 편집기에서 직접 GPU 코드를 프로파일링합니다.

문서 검색 사용: 내장된 문서 검색 기능을 사용하여 CUDA 프로그래밍 가이드, API 참조 및 최적화 모범 사례를 검색합니다.

GPU 작업 공간 활용: 영구적인 CPU 환경에서 개발하고 코드를 실행해야 할 때만 GPU 리소스를 가동하여 비용을 절감합니다.

AI 에이전트 활용: AI 에이전트를 사용하여 프로파일링 데이터를 분석하고 코드에 대한 최적화 제안을 받습니다.

매개변수 최적화: AI 에이전트에게 타일 크기, 스레드 수 및 언롤 팩터와 같은 커널 하이퍼파라미터를 자동으로 스윕하여 성능을 최적화하도록 요청합니다.

변경 사항 검토: 코드베이스에 적용하기 전에 코드 차이 기능으로 AI가 제안한 코드 변경 사항을 검토합니다.

wafer 자주 묻는 질문

웨이퍼 스케일 통합은 수십만 개의 코어와 대규모 온칩 메모리를 단일 웨이퍼에 통합할 수 있는 기술입니다. AI에 중요한 이유는 비용이 많이 드는 오프칩 통신을 줄여 효율성을 높이고 더 많은 데이터를 로컬에 저장하고 처리할 수 있도록 하여 대규모 AI 모델 처리에 매우 중요하기 때문입니다.