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 Con

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).

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• 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/