RightNow AI
RightNow · Programación
RightNow AI es un editor de código para GPU hecho para CUDA y otros lenguajes de kernels. Perfila kernels en tiempo real, emula hardware NVIDIA que no tienes y sugiere correcciones mientras escribes.
Acerca de RightNow AI
What Is RightNow AI
RightNow AI es un editor de código pensado para quien escribe y ajusta kernels de GPU. Se instala en el escritorio y reúne las piezas de siempre en un solo sitio: una terminal, un perfilador y un asistente de IA que sabe de qué tarjeta gráfica está hablando. Donde un editor genérico trata CUDA como cualquier otro lenguaje, este lee las métricas del kernel mientras escribes y las muestra en el margen del código.
El problema que ataca es la dispersión de herramientas. Trabajar con CUDA suele implicar saltar entre un editor, Nsight Compute, un script de benchmarking y un visor de ensamblador aparte. RightNow AI junta todo en una sola ventana, así que un cuello de botella aparece junto a la línea que lo provoca y no tres herramientas después. En un mismo entorno se manejan CUDA, Triton, PyTorch, plantillas CUTE y TileLang.
Los límites son concretos. El editor apunta a hardware NVIDIA, así que no sirve para trabajar con GPU de AMD o Intel, y las funciones más profundas quedan detrás del plan Pro. Aun así, el plan gratuito es real y útil, sobre todo para quien prueba kernels en solitario, de modo que se puede evaluar antes de pagar.
Getting Started
- Descarga la app de escritorio para Windows, macOS o Linux desde la web de RightNow AI. El plan gratuito no pide tarjeta ni pago inicial.
- Abre un archivo de CUDA, Triton o PyTorch y deja que el editor analice el proyecto. Las métricas del kernel empiezan a salir en CodeLens a medida que se dibujan las primeras líneas.
- Usa la terminal de perfilado para lanzar un benchmark, o el emulador de GPU para probar en una arquitectura que no tengas a mano.
- Pídele al asistente que explique un kernel lento o que proponga un arreglo, aplica una variante y vuelve a medir.
- Compara el rendimiento de los kernels, quédate con la versión más rápida y sigue la evolución de los números con el tiempo.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de RightNow AI.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Desarrolladores de CUDA que ajustan kernels a diario
- Estudiantes de informática que aprenden programación de GPU
- Investigadores de rendimiento e ingenieros de machine learning
Tareas
- Perfilar un kernel lento
- Elegir la configuración más rápida
- Ver qué ejecuta realmente la GPU
- Acelerar un modelo de PyTorch
Casos de uso
- Un desarrollador en portátil sin tarjeta NVIDIA a mano
- Un equipo que quiere mantener el código dentro de casa
- Un proyecto con regresiones de rendimiento entre versiones
Funciones clave
Asistencia de IA consciente del hardware
El asistente está ajustado a la GPU que tiene delante, así que sus sugerencias reflejan los límites de esa arquitectura y no consejos genéricos. Lee el código y los resultados de perfilado a la vez, y propone cambios en el kernel que puedes aplicar y volver a medir. Esa mezcla es la diferencia entre una respuesta de código que suena bien y otra que de verdad corre más rápido.
Métricas del kernel en tiempo real
Las métricas del kernel aparecen en el editor mientras escribes, no tras un perfilado aparte. CodeLens pone los números de rendimiento junto a la función que describen, así que un cambio lento se detecta mientras todavía lo estás editando. Eso convierte el perfilado en algo que corre junto al trabajo normal y no en un paso ocasional.
Emulador de GPU
El emulador prueba kernels en más de 86 arquitecturas NVIDIA, incluidas A100, H100 y H200, con un error por debajo del 2%, de modo que se puede comprobar hardware que no tienes. Como emula en vez de estimar, los números se quedan cerca de lo que reporta el silicio real. Según RightNow AI, esto es lo que baja la barrera para estudiantes y equipos pequeños sin presupuesto de hardware.
Terminal de perfilado inteligente
En lugar de devolver una pared de contadores, la terminal de perfilado explica en lenguaje llano qué falla y cómo arreglarlo. También construye por ti el comando de Nsight Compute de fondo, para que puedas inspeccionar o repetir la misma medición a mano. El perfilado sigue apoyado en datos de Nsight, y leerlos se vuelve más fácil.
Benchmarking automático
La herramienta hace benchmarking de kernels: recorre por su cuenta tamaños de bloque, número de hilos y diseños de memoria, y reporta la configuración más rápida. También puedes seguir las regresiones en el tiempo, así que un commit lento se ve como un número y no como una sospecha vaga. Elimina el bucle manual de editar una constante, ejecutar y apuntar el resultado.
Visor de PTX y SASS
Una vista al estilo Godbolt muestra el ensamblador al que compila cada kernel, con las instrucciones PTX y SASS pegadas a las líneas de código. Al pasar el cursor por una línea se ve lo que ejecuta de verdad la GPU, lo que zanja las dudas sobre si un cambio llegó al hardware. Mantiene la inspección de bajo nivel dentro del editor y no en una herramienta aparte.
Virtualización remota de GPU y modelos locales
La virtualización remota de GPU permite que alguien con un Mac o un portátil ligero ejecute código en H100 en la nube sin configurar nada. El soporte de LLM local con Ollama, vLLM o LM Studio mantiene el código privado fuera de servicios alojados, así que confidencialidad y potencia remota dejan de ser un canje.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Un solo entorno para editar, perfilar, medir y revisar ensamblador, así que trabajar con CUDA deja de rebotar entre cuatro herramientas.
- El emulador de GPU cubre más de 86 arquitecturas NVIDIA, lo que permite apuntar a tarjetas que no tienes sin comprar hardware.
- Las métricas en tiempo real dentro del editor detectan un cambio lento mientras se escribe y no tras un perfilado aparte.
- El soporte de LLM local mantiene el código propietario en la máquina para equipos que no pueden enviarlo a un servicio alojado.
- El plan gratuito incluye perfilado y benchmarking ilimitados en una sola GPU, así que el coste no bloquea la evaluación.
Desventajas
- Las funciones más profundas, como el emulador de GPU para trabajo multi-GPU y la IA ilimitada, quedan detrás del plan Pro de 29 dólares al mes.
- Apunta a hardware NVIDIA, así que a los equipos que trabajan con AMD, Intel u otros aceleradores les sirve de poco.
- Medir y emular siguen llevando tiempo, lo que frena la iteración de quien está acostumbrado a respuestas instantáneas.
- El editor es un producto reciente, con la versión 0.2.0 en circulación, así que cabe esperar algún borde sin pulir mientras maduran las funciones.
Preguntas frecuentes
RightNow AI se usa para escribir, perfilar y ajustar kernels de GPU, sobre todo en CUDA pero también en Triton, PyTorch, CUTE y TileLang. Reúne un perfilador, un medidor de rendimiento, un emulador de GPU y un asistente de IA en un mismo editor, para encontrar y corregir cuellos de botella más rápido.
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