What is RightNow AI?
NVIDIA GPU の性能を最大限に引き出すには、CUDA カーネルの最適化を深く掘り下げる必要があります。しかし、このプロセスは複雑で時間がかかることで知られています。もし、CUDA に関する深い専門知識がなくても、大幅な性能向上を達成し、ボトルネックを特定し、高度に最適化されたカーネルを自動的に生成できるとしたらどうでしょうか?
RightNow AI は、CUDA を利用するエンジニアやチームのために設計された、効率的なプラットフォームです。AI を活用して最適化ワークフロー全体を簡素化および加速し、GPU アクセラレーション アプリケーションの大幅な高速化を実現します。主要な AI およびハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) チームから信頼されている RightNow AI は、最適化の複雑な部分を処理し、お客様がイノベーションに集中できるようにします。
主な機能:
⚡ AI による最適化されたカーネルの生成: 計算タスクを自然言語で記述するか、既存のコードを提供します。RightNow AI の AI が高性能 CUDA カーネルを生成し、多くの場合、標準的な実装と比較して 2 ~ 4 倍の高速化をすぐに実現します。
☁️ サーバーレス GPU によるカーネルのプロファイリング: CUDA コードをアップロードし、管理されたインフラストラクチャ上で直接プロファイルします。これにより、特定のローカル ハードウェアのセットアップを必要とせずに、パフォーマンスのボトルネックを特定し、時間とリソースを節約できます。
🏗️ 主要な NVIDIA アーキテクチャのサポート: 使用する GPU に合わせて最適化します。RightNow AI は、Ampere、Hopper、Ada Lovelace、および最新の Blackwell アーキテクチャとシームレスに連携し、ターゲット ハードウェア上でコードが最適に実行されるようにします。
🗣️ シンプルなプロンプトによる高性能カーネルの作成: CUDA の専門家である必要はありません。簡単なプロンプトを使用して、AI が必要なカーネル コードを生成するように誘導し、高度な GPU プログラミングをより利用しやすくします。
⚖️ 推論時のスケーリングの利用: 入力データのサイズに基づいてパラメーターを自動的に調整するカーネルのメリットを享受できます。これにより、データの特性が変化するたびに手動でチューニングする必要性が減り、堅牢性とパフォーマンスの一貫性が向上します。
✨ 複雑なレガシー ツールとの置き換え: 複数の複雑な最適化ツールを使い分ける必要はもうありません。RightNow AI は、プロファイリング、生成、最適化のための統合された直感的なプラットフォームを提供し、開発サイクルを簡素化します。
RightNow AI の実際の動作:
機械学習パイプラインの高速化: ある ML チームは、トレーニング パイプラインを遅らせているカスタム データ前処理カーネルを高速化する必要がありました。数週間かけて CUDA の複雑さを学ぶ代わりに、RightNow AI の自然言語プロンプト機能を使用しました。AI は最適化されたカーネルを生成し、サーバーレス GPU 機能を使用してプロファイルし、3 倍のパフォーマンス向上を確認し、トレーニング時間を大幅に短縮しました。
HPC シミュレーション コードの改善: 複雑な流体シミュレーションに取り組む研究グループは、計算負荷の高いカーネルが実験規模を制限していました。RightNow AI を使用して、既存のカーネル コードをアップロードしました。このプラットフォームは、メモリアクセスのボトルネックを特定し、Hopper アーキテクチャ GPU を特にターゲットとした最適化バージョンを自動的に生成し、あるユーザーから報告されたように、カーネルの実行時間を 78% 短縮しました。
既存の CUDA コードベースの迅速な最適化: あるソフトウェア エンジニアは、レガシー CUDA コードを含むプロジェクトを引き継ぎました。どこから最適化を始めればよいかわからず、サーバーレス プロファイリング機能を使用しました。RightNow AI は、最も重要なボトルネックを迅速に強調表示し、手動での最適化作業 (または AI 生成の使用) を最大の効果が得られる場所に正確に集中させ、診断時間を大幅に節約しました。
より少ない労力でより速い結果を達成
RightNow AI は、高性能 GPU コンピューティングをよりアクセスしやすく、効率的にするように構築されています。プロファイリング、ボトルネック検出、カーネル最適化という複雑なタスクを自動化することで、従来の学習コストや広範な手作業を必要とせずに、大幅なパフォーマンス向上 (ユーザーからは 2 倍から最大 20 倍の高速化が報告されています) を達成できます。これは、ハードウェアからより多くのものを、より迅速にチームが引き出せるようにすることです。





