Wafer.ai – die neue GPU-Entwicklungsplattform für Kernel-Entwickler

Key Takeaway: Wafer.ai ist eine integrierte GPU‑Entwicklungsplattform, die Profiling, Dokumentationssuche, Kompilierung, ein KI‑gestütztes Optimierungs‑Agenten‑System und ein skalierbares Preismodell direkt im Editor anbietet, um die Produktivität beim Schreiben von GPU‑Kernels um ein Vielfaches zu steigern.

Produkt

Wafer.ai – GPU‑Entwicklungs‑Stack für Kernel‑Ingenieure, integriert in Cursor und VSCode.

Profiling

• NVIDIA Compute Utility (NCU) Profiling direkt im IDE‑Kontext, inklusive Summary, Details und Raw‑Ansicht.

Dokumentation

Schnelle Suche in einer umfassenden GPU‑Dokumentation innerhalb des Editors.

Compiler Explorer

Sichtbarkeit von PTX, SASS und IR, angelehnt an Godbolt, speziell für CUDA‑Kernels.

GPU‑Workspaces

Persistente CPU‑Umgebung, GPU wird nur bei Bedarf gestartet, wodurch Kosten um ~95 % gespart werden.

AI‑Agent

Liest Profiling‑Daten, schlägt Optimierungen vor, kann NCU ausführen, Docs durchsuchen und Code ausführen; unterstützt Tool‑Calls.

Code Diff

Review und Anpassung von vom Agenten vorgeschlagenen Änderungen.

Hyperparameter‑Tuning

Automatischer Sweep von Tile‑Größen, Thread‑Anzahlen und Unroll‑Faktoren.

Preisgestaltung

• Start – $0/Monat, $5 Credits/Monat, inkl. 5 $ frei, B200s mit Hardware‑Zählern.
• Hacker – $16/Monat, $20 Credits, Slack‑Support.
• Pro – $100/Monat, $128 Credits, direkter Slack‑Zugang zu Foundern, 2‑Stunden‑Antwortzeit.
• Enterprise – individuelle Angebote, unbegrenzte Credits, dedizierte Infrastruktur, On‑Premise‑Deployment.

Unterstützer

Y Combinator, Liquid 2, NVIDIA Inception, Jeff Dean (Chief Scientist, Google).

Community & Ressourcen

GitHub, LinkedIn, X (Twitter), Kontakt per E‑Mail und Slack, Blog, Manifesto, Team.

Installation

Extension über den Marketplace von Cursor oder VSCode (wafer.wafer).

Related queries

• Wie integriert Wafer.ai NVIDIA Compute Utility für Profiling?
• Welche Preispläne bietet Wafer.ai und was ist im Pro‑Plan enthalten?
• Wie funktioniert der AI‑Agent von Wafer.ai beim Vorschlagen von Kernel‑Optimierungen?

Quelle: https://www.wafer.ai/