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
사이킷런와(과) 비교하기웨이퍼 대안 모아보기소개
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
주요 기능
- 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
- NVIDIA·AMD·AWS·Google·Tenstorrent 등 다중 하드웨어 동시 지원
- Claude Code·Cursor·Cline·OpenHands 등 AI 코딩 도구 직접 연동
- 영구 CPU 워크스페이스로 GPU 비용 최대 90% 절감
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 가장 큰 장점은 고액 연봉의 CUDA 엔지니어 없이도 PyTorch 코드를 1.5배에서 최대 5배까지 빠른 커널로 최적화할 수 있다는 점입니다. NSight Compute 기능을 IDE 내부로 통합하여 프로파일링 결과와 소스 코드를 실시간으로 대조할 수 있어 개발 생산성이 획기적으로 향상됩니다. 특히 하드웨어 이식성이 뛰어나 NVIDIA 전용 코드를 AMD 환경으로 재작성하는 노고를 덜어주며, 최신 기술 문서와 트레이스 데이터를 결합한 근거 있는 최적화 가이드를 제공해 답변의 신뢰도가 높습니다.
- IDE, Nsight Compute, 터미널, 브라우저 탭 간 전환 없이 한 곳에서 GPU 개발 가능해 컨텍스트 스위칭 비용 절감
- Nsight Compute를 에디터 내에서 바로 실행하고 소스 코드 옆에서 프로파일링 결과 확인 가능
- CUDA 컴파일러 익스플로러로 PTX와 SASS 어셈블리를 소스 코드와 매핑하여 몇 초 만에 분석 가능
- 실제 개발자들이 일상적인 GPU 개발에 사용한다고 직접 확인함
- 프로파일링 데이터를 AI 에이전트가 활용 가능한 기계 판독 가능 형태로 제공하여 구체적 작업 가능
단점
- 현재 Y Combinator를 거친 초기 스타트업 단계로, 일반 사용자가 즉시 구독하여 사용하기에는 접근성이나 구체적인 가격 정보가 불투명하며 주로 파일럿 프로그램 위주로 운영됩니다. AI가 생성한 복잡한 커널 코드가 극단적인 성능 요구 상황에서 항상 최적의 정답을 내놓는 것은 아니기에 숙련된 엔지니어의 최종 검증이 여전히 권장됩니다. 또한, 대규모 분산 학습 환경에서의 NCCL 최적화 등 복잡한 인프라 레벨의 성능 개선보다는 단일 커널 최적화에 기능이 집중되어 있다는 평가가 있습니다.
- 현재 NVIDIA/CUDA에 집중되어 있어 NPU, TPU 등 다른 아키텍처 지원은 아직 개발 중
- 개발자가 오동작, 느림, 혼란 등의 문제 제보를 요청할 정도로 아직 안정화 단계
- 초기 버전의 커스텀 스냅샷 엔진이 사용자들에게 외면받아 표준 git refs 방식으로 전환함
- 저수준 데이터가 통합되어 있어도 카운터나 SASS 해석에는 여전히 깊은 전문성 필요
가격 정보
부분 무료시작 가격: 종량제 (입력 100만 토큰당 1달러부터)
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.
정보 확인일:
활용 사례
- 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
- AI 에이전트 기반 반복적 커널 벤치마킹 및 성능 측정 자동화
- GPU 성능 엔지니어링 교육 및 커리큘럼 실습
대상 사용자
GPU 커널 엔지니어 및 ML 인프라 팀LLM 추론 최적화가 필요한 AI 스타트업CUDA/Triton 개발자AI 하드웨어 이식을 진행하는 엔지니어링 팀
연동 서비스
PyTorchNVIDIAAMD
태그
자동화클라우드개발자 도구스타트업API
최근 소식
확인된 변경 내역
- 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
- 2025-12-22 IDE(VS Code, Cursor) 내장형 GPU 커널 개발 스택 'Wafer' Product Hunt 공식 출시
- 2025년 중 Fifty Years·Liquid2·YC 주도 $4M 시드 투자 유치. Jeff Dean(Google Chief Scientist), Woj Zaremba(OpenAI 공동창업자) 투자 참여.
- 2025-12 Kernel Bench 벤치마크 출시 후 Opus 4.5 기반 자율 커널 최적화 에이전트 실용화. Qwen3.5-397B 기준 base SGLang 대비 2.8x 처리량 달성.
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