Wafer는 어떤 상황에서 사용하나요?

Wafer는 LLM 추론 서빙 스택 전체 자동 최적화로 처리량 극대화, CUDA/Triton 코드의 메모리 병목 진단 및 최적화, NVIDIA에서 AMD 등 타 하드웨어로의 커널 성능 이식 등의 상황에서 활용할 수 있습니다.

Wafer의 주요 기능은 무엇인가요?

Wafer의 핵심 기능으로는 IDE 내 NCU·ROCm 프로파일러 실행 및 AI 기반 결과 자동 해석, 소스 코드-PTX/SASS 어셈블리 실시간 매핑 뷰어, 커널·배치·스케줄링·메모리 레이아웃 전체 서빙 스택 자동 최적화 등이 있습니다.

웨이퍼

Wafer

AI 에이전트가 GPU 커널 프로파일링부터 최적화까지 자동화하여 LLM 추론 속도를 최대 2.8배 향상하는 GPU 성능 엔지니어링 도구

부분 무료VS CodeCursor

웹사이트 방문하기wafer.ai

검증된 사실

라이브 가격: plan · $1.002026-06-15 확인
최신 버전: 0.0.96
GitHub: ★ 789
최근 변경: 2026-04-15 고성능 오픈소스 LLM을 정액제로 이용할 수 있는 'Wafer Pass' 정식 출시 — OpenClaw·Claude Code 등 AI 코딩 도구에 최적화된 추론 구독 서비스 소스: https://

2026-06-15 직접 확인 · 자동 검증 데이터

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2026-06-15 확인

가격 정보

부분 무료시작 가격: Pay-as-you-go (from $0.43/M tokens)라이브 확인 2026-06-15

Wafer Pass 구독 기준 Starter 플랜은 주당 $10(5시간 윈도우당 1,000 요청), Pro 플랜은 주당 $25(5,000 요청, 데이터 무보관 포함)로 운영됩니다. 모든 플랜에 Wafer가 호스팅하는 모든 모델 접근권이 포함됩니다.

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최근 업데이트와 소식

버전 업데이트2026-01-15
Wafer, 최적화 오픈소스 LLM 정액 구독 'Wafer Pass' 출시
AI 추론 최적화 플랫폼 Wafer가 Claude Code·Cline 등 코딩 에이전트와 연동되는 최적화 오픈소스 LLM 정액 구독 'Wafer Pass'를 주 10달러부터 출시하고 400만 달러 투자를 함께 발표했습니다.
근거: [APPROX_DATE] YC 런치 페이지·LinkedIn(2026년 초)에 따르면 Wafer가 DeepSeek·Qwen 등 최적화 OSS LLM에 단일 API로 정액 접근하는 Wafer Pass를 출시하고 400만 달러 투자를 공개했습니다(정확 일자 미상, 월 단위).

소개AI 요약

Wafer는 GPU 커널 최적화 전 과정을 IDE(VS Code·Cursor) 내로 통합한 AI 에이전트 기반 개발 도구입니다. NVIDIA·AMD·AWS·Google·Tenstorrent 등 모든 주요 하드웨어를 지원하며, AI 에이전트가 커널부터 배치·스케줄링·메모리 레이아웃까지 전체 서빙 스택을 자동으로 재작성해 최대 2.8배 이상의 처리량 향상을 달성합니다. Claude Code·Cursor·Cline 등 주요 AI 코딩 도구와 바로 연동됩니다.

활용 워크플로우

입력

PyTorch, CUDA, Triton 소스 코드NSight Systems / ROCProfiler 데이터 (.ncu-rep 등)NVIDIA/AMD 하드웨어 ISA 및 아키텍처 사양커널 런타임 성능 카운터 및 추적(Trace) 데이터

웨이퍼

AI 에이전트 기반 성능 병목(지연 시간, 레지스터 압박 등) 자동 진단IDE 내 실시간 PTX/SASS 어셈블리 코드-소스 코드 매핑 분석영구 CPU 환경(GPU Workspace)을 활용한 온디맨드 리소스 할당LLM 기반 커널 최적화 제안 및 자동화된 코드 패치 생성

출력

최적화된 고성능 GPU 커널 코드성능 메트릭 비교 및 하드웨어 리소스 활용 가시화 리포트상세 주석이 포함된 저수준 어셈블리 분석서배포 가능한 하드웨어 맞춤형 바이너리 패치

이기종 하드웨어 최적화 경로

NVIDIA NCU와 AMD ROCm 프로파일러를 단일 환경에서 전환하며 멀티 GPU 벤더 성능 통합 관리

GPU Workspaces 비용 절감 모드

GPU 연결 없이 영구 CPU 환경에서 AI와 대화하며 코드 분석 및 수정 후 실행 시에만 GPU 점유

핵심 차별점: IDE 내에서 프로파일링 리포트와 저수준 어셈블리(SASS)를 AI 에이전트와 결합하여 전문 지식 없이도 극도의 GPU 성능 튜닝을 가능케 하는 루프 제공