Что такое WaferLLM?

WaferLLM - это система, которая обеспечивает задержку вывода менее миллисекунды на токен, демонстрируя практические преимущества интеграции на уровне пластины для приложений ИИ.

Какие функции Wafer.ai предлагает для разработки GPU?

Wafer.ai предлагает несколько ключевых функций, включая профилирование GPU, поиск документации по GPU, обозреватель компилятора для кода CUDA, интеграцию NCU (NVIDIA Compute Utility), помощь агента AI для оптимизации и рабочие пространства GPU с постоянными средами CPU.

Сколько стоит Wafer.ai?

Wafer.ai предлагает несколько тарифных планов: бесплатный план Start с 5 долларами кредитов в месяц, план Hacker за 16 долларов в месяц с 20 долларами кредитов, план Pro за 100 долларов в месяц со 128 долларами кредитов и план Enterprise с неограниченным количеством кредитов и настраиваемыми функциями.

Какие компании внедряют технологию уровня пластин?

Согласно источникам, такие компании, как AMD, NVIDIA, Google и TSMC, участвуют в разработке и внедрении технологий интеграции на уровне пластин и продолжают расширять размеры чипов в разных поколениях.

wafer

WebsiteBrowser ExtensionFree TrialAI Code Assistant AI Developer Tools

Wafer — это расширенный набор инструментов для разработки GPU, который объединяет профилирование, документацию, исследование компилятора и инструменты оптимизации на основе ИИ для повышения производительности разработки GPU.

Посетить сайт

Прорекламировать этот инструмент

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

Обзор
Альтернативы

Информация о продукте

Обновлено:23/12/2025

Что такое wafer

Wafer — это комплексная платформа разработки, разработанная специально для инженеров и разработчиков GPU, доступная в виде расширений Cursor и VSCode. Основанная в 2025 году и базирующаяся в Сан-Франциско, платформа направлена на максимизацию интеллекта на ватт за счет оптимизации инфраструктуры ИИ. Она предоставляет интегрированную среду, которая объединяет основные инструменты разработки GPU, документацию и возможности оптимизации с помощью ИИ, что делает высокопроизводительную разработку GPU более доступной и эффективной.

Ключевые особенности wafer

Wafer — это комплексная платформа для разработки и оптимизации GPU, сочетающая в себе аппаратные и программные решения для ускорения ИИ. Она предлагает инструменты для профилирования GPU, поиска документации, исследования компиляторов и оптимизации с помощью ИИ, интегрированные в популярные IDE, такие как VSCode и Cursor. Платформа направлена на то, чтобы сделать разработку GPU более доступной и эффективной, предоставляя возможности обработки на уровне пластин и инструменты, которые обычно требуют специальных знаний.

Профилирование GPU и документация: Интегрированные инструменты профилирования и всесторонний поиск документации по GPU непосредственно в IDE, что позволяет разработчикам анализировать и оптимизировать код без переключения контекста

Оптимизация на основе ИИ: Встроенный ИИ-агент, который может анализировать данные профилирования, предлагать оптимизации и автоматически настраивать гиперпараметры ядра для повышения производительности

Экономичные рабочие пространства GPU: Гибкая среда разработки с постоянными контейнерами CPU и доступом к GPU по требованию, что снижает затраты до 95% по сравнению с традиционными настройками

Интеграция с Compiler Explorer: Компиляция кода CUDA и CuteDSL в PTX и SASS в реальном времени с возможностями сопоставления исходного кода

Варианты использования wafer

Разработка моделей ИИ: Ускорение разработки и оптимизации крупномасштабных моделей ИИ с эффективным использованием GPU и автоматизированной оптимизацией

Высокопроизводительные вычисления: Оптимизация сложных вычислительных нагрузок для научных исследований и приложений анализа данных

Разработка ядер GPU: Разработка и тонкая настройка ядер GPU для максимальной производительности в специализированных приложениях

Преимущества

Интегрированная среда разработки с комплексными инструментами GPU

Экономичное использование ресурсов GPU

Оптимизация с помощью ИИ, снижающая потребность в специальных знаниях

Недостатки

Может потребоваться начальная кривая обучения для новых пользователей

Зависимость от внешних ресурсов GPU для полной функциональности

Как использовать wafer

Установите расширение Wafer: Установите Wafer в качестве расширения в Cursor или Visual Studio Code IDE через соответствующие магазины

Выберите тарифный план: Выберите один из доступных планов: Start (бесплатно с кредитом $5 в месяц), Hacker ($16 в месяц), Pro ($100 в месяц) или Enterprise (индивидуальный). Бесплатный уровень позволяет опробовать основные функции

Получите доступ к инструментам разработки GPU: После установки вы можете получить доступ ко всем инструментам разработки GPU непосредственно в вашей IDE, включая профилирование GPU, поиск документации и обозреватель компилятора

Профилируйте свой код: Используйте интегрированную утилиту NVIDIA Compute Utility (NCU) для профилирования вашего кода GPU непосредственно из вашего редактора без переключения контекста

Используйте поиск документации: Выполняйте поиск в руководствах по программированию CUDA, справочниках по API и лучших практиках оптимизации, используя встроенную функцию поиска документации

Используйте рабочие пространства GPU: Разрабатывайте в постоянной среде CPU и запускайте ресурсы GPU только при необходимости для выполнения кода, что помогает снизить затраты

Используйте AI Agent: Используйте AI Agent для анализа данных профилирования и получения предложений по оптимизации вашего кода

Оптимизируйте параметры: Попросите AI Agent автоматически перебрать гиперпараметры ядра, такие как размеры плиток, количество потоков и факторы развертывания, для оптимизации производительности

Просмотрите изменения: Просмотрите любые предложенные ИИ изменения кода с помощью функции сравнения кода, прежде чем применять их к вашей кодовой базе

Часто задаваемые вопросы о wafer

Интеграция на уровне пластины - это технология, которая позволяет интегрировать сотни тысяч ядер и огромную встроенную память на одну пластину. Это важно для ИИ, поскольку повышает эффективность за счет сокращения дорогостоящей межчиповой связи и позволяет хранить и обрабатывать больше данных локально, что имеет решающее значение для обработки больших моделей ИИ.

Последние ИИ-инструменты, похожие на wafer

Gait

FreemiumAI Code Assistant AI Team Collaboration

Gait — это инструмент для сотрудничества, который интегрирует генерацию кода с поддержкой ИИ с системой контроля версий, позволяя командам эффективно отслеживать, понимать и делиться контекстом кода, сгенерированного ИИ.

invoices.dev

PaidAI Code Assistant AI Developer Tools

invoices.dev - это автоматизированная платформа для выставления счетов, которая генерирует счета напрямую из коммитов Git разработчиков, с возможностями интеграции с GitHub, Slack, Linear и Google-услугами.

EasyRFP

Contact for PricingAI Code Assistant AI Data Mining

EasyRFP — это ИИ-технология для вычислений на краю, которая упрощает ответы на RFP (запросы предложений) и позволяет проводить реальное время полевой фенотипизации с использованием технологий глубокого обучения.

Cart.ai

Contact for PricingAI Code Assistant AI Task Management

Cart.ai — это платформа на основе ИИ, предоставляющая комплексные решения для автоматизации бизнеса, включая программирование, управление отношениями с клиентами, редактирование видео, настройку электронной коммерции и разработку пользовательских решений на основе ИИ с поддержкой 24/7.

wafer