nCompass Technologies

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nCompass Technologies Inc. · 글쓰기 · 음성 및 언어 · 기타

nCompass Technologies는 GPU 트레이스를 읽고 CPU와 GPU 사이의 병목을 짚어 추론 스택 수정안을 내놓는 AI 에이전트와 VS Code 확장을 제공한다.

nCompass Technologies 미리보기

nCompass Technologies 소개

About

nCompass Technologies란

nCompass Technologies는 AI 시스템의 속도를 지키는 사람들을 위한 성능 분석 도구를 만드는 Y Combinator 지원 스타트업이다. 지금의 주력 제품은 AI 에이전트와 가벼운 VS Code, Cursor 확장의 조합이다. 트레이스를 열고 서빙 작업이 왜 멈추는지 물으면 특정 커널, 메모리 복사, 스케줄링 공백 중 하나를 가리키는 답이 돌아온다.

회사는 2024년 요청 제한이 없는 API를 파는 추론 플랫폼으로 출발했다. 그 사업이 팀을 고객이 반복하던 문제로 밀어 넣었다. 서빙 스택은 문서상 멀쩡한데 운영에서는 느리고, 시간이 어디로 가는지 아무도 설명하지 못한다. 이 질문에 답하려고 만든 도구가 지금 파는 제품이 됐다. 겨냥하는 대상은 생성형 추천, 랭킹, 대규모 LLM 서빙을 돌리는 플랫폼 팀이다.

전제는 말하기 쉽고 실행은 어렵다. 성능 문제의 원인을 찾는 데는 고치는 코드를 쓰는 시간의 네 배에서 여덟 배가 걸린다. 엔지니어는 몇 기가바이트짜리 트레이스를 노트북으로 복사하고, 카운터 벽을 스크롤하며 짐작한다. nCompass는 이 반복을 에디터 창 하나와 대화로 압축한다.

한계도 약속만큼 중요하다. 이미 NVIDIA 프로파일러를 쓰고 느린 작업을 필요할 때 다시 돌릴 수 있는 팀을 위한 도구다. 트레이스가 없으면 분석할 대상도 없다. 모델 하나에 지연 목표도 없는 작은 프로젝트가 얻을 것은 적고, 유료 부분은 결제 페이지가 아니라 영업과의 대화로 정해진다.

시작하기

  1. ncompass.tech에서 계정을 만들고 VS Code 마켓플레이스에서 확장을 설치한다. Cursor에 추가해도 된다.
  2. Nsight Systems나 PyTorch 프로파일러로 대상 작업을 측정해 트레이스 파일을 확보한다.
  3. 확장에서 트레이스를 열거나 npx ncompass 명령으로 클라우드에 올려 팀원도 같은 파일을 보게 한다.
  4. 커널 사이의 빈 시간이 어디서 오는지처럼 구체적인 질문을 에이전트에 던지고, 영향도 순으로 정리된 의심 목록을 읽는다.
  5. 새 실행과 이전 실행을 TraceDiff로 비교해 변경이 실제로 수치를 움직였는지 확인한다.

제품 정보

nCompass Technologies의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.

무료 플랜예
유료 플랜$0 - Custom (team plans on request)
플랫폼VS Code, Cursor, Claude Code, web console, CLI
개발사nCompass Technologies Inc.
카테고리글쓰기 · 음성 및 언어 · 기타
출시일Sep 2025
최근 업데이트Oct 2026
웹사이트 방문 수N/A
웹사이트 글로벌 순위10.5M
API 제공 여부N/A

추천 대상

이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.

사용자

  • ML 플랫폼 엔지니어
  • GPU와 추론 엔지니어
  • 성능 작업을 나눠 주는 기술 리더
  • CUDA를 쓰는 커널 개발자

작업

  • 서빙 작업이 노는 이유 찾기
  • 설정을 바꾼 뒤 두 실행 비교하기
  • 동료와 트레이스 함께 보기
  • 커널 다시 쓰기 준비

활용 상황

  • 프레임워크 업그레이드 뒤 지연 회귀가 생겼고 원인을 찾을 시간이 일주일뿐일 때
  • 생성형 추천 스택에 공개 튜닝 커뮤니티가 없을 때
  • GPU 장비를 더 사야 할지 코드를 고쳐야 할지 판단해야 할 때

주요 기능

트레이스를 읽는 AI 에이전트

에이전트는 프로파일 파일과 주변 코드를 받아 근거가 붙은 짧은 병목 목록을 돌려준다. 두 층을 함께 다룬다. 스케줄링과 데이터 이동에 관한 시스템 질문, 점유율과 메모리 접근, 명령 구성에 관한 커널 질문이다. 답에 반론을 제기하고 다른 가설을 검증하게 할 수도 있다. 보고서를 기다리는 것보다 동료와 이야기하는 쪽에 가깝다.

에디터 안의 트레이스 뷰어

Nsight Systems와 PyTorch 프로파일러 출력이 같은 창에서 열린다. 트레이스를 작업 중인 장비 밖으로 꺼낼 필요가 없다. 타임라인, 커널 목록, 코드 패널이 나란히 있고 느린 커널에서 이를 실행한 줄로 옮겨 가는 데 클릭 한 번이면 된다. 웹 뷰어를 반나절 스크롤해 본 사람이라면 차이가 현재 위치를 잃지 않는 데 있다는 걸 안다.

TraceDiff 실행 비교

TraceDiff는 두 실행을 나란히 놓고 무엇이 달라졌는지 드러낸다. 어떤 커널이 새로 생겼고, 어느 것이 느려졌고, 빈 구간이 어디서 커졌는지 보여준다. 배포 뒤 가장 자주 나오는 질문에 감이 아니라 데이터로 답하는 기능이다.

트레이스 공유와 협업

트레이스는 npx ncompass 명령으로 클라우드에 올리고 목록을 보고 내려받고 링크로 공유할 수 있다. 동료는 같은 확대 수준과 같은 주석이 붙은 화면을 연다. 사소해 보이지만 채팅 스레드만으로 성능 문제를 디버깅할 때가 되면 이야기가 달라진다.

커널 단위 분석

느린 AI 시스템에서 시간은 대부분 GPU 커널에서 사라지고, 범용 어시스턴트가 가장 크게 무너지는 지점이다. 에이전트는 ncu 형식 카운터 데이터를 읽고 실행 중 반복되는 커널 패턴을 찾아 타일링, 벡터화 로드, 다른 실행 설정 같은 구체적 변경을 제안한다. 회사에 따르면 자사 팀은 이 도구로 Hopper용 GEMM 커널을 하루 만에 작성해 NVIDIA CUTLASS보다 약 3퍼센트 빨랐다. 예전이라면 몇 달 걸리던 작업이다.

Cursor와 Claude Code 안에서 동작

에이전트는 현장이 이미 쓰는 에디터에 붙어 추론과 코드 수정이 같은 자리에서 일어난다. Cursor에서 분석을 요청하고 진단을 받은 뒤 도구를 바꾸지 않고 패치 초안까지 얻는다. AI 보조 개발을 표준으로 삼은 팀에서는 프로파일 보고서와 커밋 사이의 단차가 사라진다.

장단점

장점

  • 트레이스 열람, 공유, 진단을 에디터 창 하나로 모은다. 성능 조사에서 가장 느린 구간이 바로 거기라 효과가 크다.
  • 시스템 전체와 커널 양쪽 질문을 처리해 CUDA 작업용 도구를 따로 둘 필요가 없다.
  • TraceDiff가 "이 변경이 도움이 됐나"에 근거 있는 답을 준다. 벤치마크 묶음을 다시 돌릴 필요가 없다.
  • VS Code 확장으로 무료로 시작할 수 있어 영업과 이야기하기 전에 실제 작업으로 평가하기 좋다.

단점

  • 트레이스가 없으면 무용하다. 작업을 재현하거나 측정할 수 없으면 에이전트가 추론할 재료가 없다.
  • NVIDIA 도구를 중심으로 만들어져 다른 가속기를 쓰는 팀은 작업 흐름이 자기 스택과 맞지 않는다고 느낀다.
  • 유료 플랜과 팀 기능은 영업을 거쳐야 하고 가격이 공개되지 않아 구매 결정이 늦어진다.

자주 묻는 질문

GPU 성능 작업을 위한 AI 에이전트와 에디터 확장이다. 서빙과 학습 작업에서 뽑은 프로파일 트레이스를 읽고 병목을 짚고 코드 변경을 제안한다. 프로젝트 단위 엔지니어링 지원도 함께 제공한다.