nCompass Technologies

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nCompass Technologies Inc. · ライティング · 音声・言語 · その他

nCompass Technologies は、GPU トレースを読み、CPU と GPU の間のボトルネックを特定し、推論スタックの修正案を出す AI エージェントと VS Code 拡張機能を提供する。

nCompass Technologies の画面プレビュー

nCompass Technologies について

About

nCompass Technologies とは

nCompass Technologies は、AI システムの速度を維持する担当者向けの性能分析ツールを作る Y Combinator 支援のスタートアップだ。現在の主力製品は、AI エージェントと軽量な VS Code / Cursor 拡張機能の組み合わせである。トレースを開き、サービングジョブが止まる理由を尋ねると、特定のカーネル、メモリコピー、スケジューリングの隙間のいずれかを指し示す答えが返る。

同社は 2024 年、レート制限なしの API を売る推論プラットフォームとして出発した。その事業がチームを顧客の繰り返す不満へと押しやった。サービングスタックは紙の上では問題なく見えるのに本番では遅く、誰も時間の行き先を説明できない。この問いに答えるために作った道具が、いま売っている製品になった。狙うのは、生成レコメンダー、ランキング、大規模な LLM サービングを回すプラットフォームチームである。

前提は口にするのは簡単で、実行は難しい。性能問題の原因を見つけるには、直すコードを書く時間の四倍から八倍かかる。エンジニアは数ギガバイトのトレースをノート PC にコピーし、カウンタの壁をスクロールして勘を働かせる。nCompass はこのループをエディタの一画面と会話に畳み込む。

制約は約束と同じだけ重い。すでに NVIDIA のプロファイラを使っていて、遅い処理を必要時に再現できるチーム向けの道具だ。トレースがなければ分析する対象がない。モデル一つでレイテンシ目標もない小規模な案件では得るものが少なく、有料部分は決済ページではなく営業との会話で決まる。

はじめかた

  1. ncompass.tech でアカウントを作り、VS Code マーケットプレイスから拡張機能を入れる。Cursor に追加してもよい。
  2. Nsight Systems か PyTorch プロファイラで対象の処理を計測し、トレースファイルを用意する。
  3. 拡張機能でトレースを開くか、npx ncompass コマンドでクラウドに送り、チームの誰でも見られるようにする。
  4. カーネル間の空き時間がどこから来るのかなど、具体的な問いをエージェントに投げ、影響度順に並んだ容疑者リストを読む。
  5. 新しい実行と前回の実行を TraceDiff で比べ、変更が数字を動かしたかを確かめる。

AIツール情報

nCompass Technologiesの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。

無料プランはい
有料プラン$0 - Custom (team plans on request)
プラットフォームVS Code, Cursor, Claude Code, web console, CLI
開発元nCompass Technologies Inc.
カテゴリライティング · 音声・言語 · その他
リリース日Sep 2025
最終更新Oct 2026
サイト訪問数N/A
サイト世界ランキング10.5M
API提供状況N/A

こんな人におすすめ

このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。

ユーザー

  • ML プラットフォームエンジニア
  • GPU と推論のエンジニア
  • 性能改善の作業を配分する技術責任者
  • CUDA を書くカーネル開発者

タスク

  • サービングジョブが遊んでいる理由を突き止める
  • 設定変更後に二つの実行を比べる
  • 同僚とトレースを見る
  • カーネルの書き直しを準備する

シーン

  • フレームワーク更新後にレイテンシの悪化が出て、原因究明に一週間しかない
  • 生成レコメンダーのスタックに公開のチューニングコミュニティがない
  • GPU 群にカードを足すべきかコードを直すべきか決めかねている

主な機能

トレースを読む AI エージェント

エージェントはプロファイルファイルと周辺のコードを受け取り、根拠付きの短いボトルネック一覧を返す。扱う範囲は二層ある。スケジューリングやデータ移動に関するシステム全体の問いと、占有率、メモリアクセス、命令の構成に関するカーネル単位の問いだ。答えに異を唱え、別の仮説を検証させることもできる。レポートを待つより、同僚と話す感覚に近い。

エディタ内のトレースビューア

Nsight Systems と PyTorch プロファイラの出力は同じウィンドウで開く。トレースを作業中のマシンの外に出す必要はない。タイムライン、カーネル一覧、コードのパネルが並び、遅いカーネルから起動元の行へはクリック一回で移れる。Web のビューアを半日スクロールした経験がある人なら、違いは現在地を見失わないことだと分かるはずだ。

TraceDiff による実行比較

TraceDiff は二つの実行を並べ、変化を浮かび上がらせる。どのカーネルが現れ、どれが遅くなり、どこで隙間が広がったか。デプロイ後に最も多く聞かれる問いに、勘ではなくデータで答える機能である。

トレースの共有と共同作業

トレースは npx ncompass コマンドでクラウドに送り、一覧表示、取得、リンク共有ができる。同僚は同じズーム位置、同じ注釈の画面を開く。些細なことに思えるが、チャットのやり取りだけで性能問題を追う段になると話が変わる。

カーネル単位の分析

遅い AI システムでは時間の大半がカーネルで消費され、汎用のアシスタントが最も崩れるのもそこだ。エージェントは ncu 形式のカウンタデータを読み、実行中に繰り返すカーネルのパターンを見つけ、タイル分割、ベクトル化したロード、別の起動設定といった具体的な変更を提案する。同社によれば、自社チームはこのツールで Hopper 向け GEMM カーネルを一日で書き、NVIDIA の CUTLASS を約 3 パーセント上回った。以前なら数か月かかる作業である。

Cursor と Claude Code の中で動く

エージェントは現場がすでに使うエディタに接続するため、推論とコード修正が同じ場所で起きる。Cursor で分析を頼み、診断を受け取り、パッチの下書きまで同じ画面で得られる。AI 支援の開発を標準にしているチームでは、プロファイル結果とコミットの間の段差が消える。

メリットとデメリット

メリット

  • トレースの閲覧、共有、診断を一つのエディタ画面にまとめる。性能調査で最も遅い部分がそこだから効く。
  • システム全体とカーネルの両方の問いを扱うため、CUDA 作業用に別のツールを用意しなくてよい。
  • TraceDiff があれば「この変更は効いたのか」に根拠のある答えを出せる。ベンチマーク一式を回し直す必要はない。
  • VS Code 拡張機能から無料で試せるので、営業と話す前に実案件の処理で評価できる。

デメリット

  • トレースがなければ無力だ。再現も計測もできない処理では、エージェントが推論する材料がない。
  • NVIDIA のツール群を前提に組まれている。別のアクセラレータを使うチームには、作業の流れが自社スタックと噛み合わない。
  • 有料プランとチーム機能は営業経由で、価格は公開されていない。購入判断までに時間がかかる。

よくある質問

GPU 性能作業のための AI エージェントとエディタ拡張機能だ。サービングや学習の処理から取ったプロファイルのトレースを読み、ボトルネックを示し、コードの変更を提案する。加えて、案件単位でエンジニアによる支援も提供する。