RightNow AI

O assistente é ajustado à GPU que tem na frente, então as sugestões refletem os limites daquela arquitetura e não conselhos genéricos. Ele lê o código e os resultados de perfilamento juntos, e propõe mudanças no kernel que você pode aplicar e medir de novo. Essa combinação é a diferença entre uma resposta de código que soa bem e uma que de verdade roda mais rápido.

As métricas do kernel aparecem no editor enquanto você digita, e não depois de um perfilamento à parte. O CodeLens coloca os números de desempenho ao lado da função que eles descrevem, então uma mudança lenta é pega enquanto você ainda está editando. Isso transforma o perfilamento em algo que roda junto do trabalho normal, não num passo ocasional.

O emulador testa kernels em mais de 86 arquiteturas NVIDIA, incluindo A100, H100 e H200, com erro abaixo de 2%, o que permite conferir hardware que você não tem. Como ele emula em vez de estimar, os números ficam perto do que o silício real reporta. Segundo a RightNow AI, é isso que baixa a barreira para estudantes e times pequenos sem orçamento de hardware.

Em vez de devolver uma parede de contadores, o terminal de perfilamento explica em linguagem simples o que está errado e como corrigir. Ele também monta para você o comando do Nsight Compute por baixo, então dá para inspecionar ou repetir a mesma medição à mão. O perfilamento segue apoiado em dados do Nsight, e lê-los fica mais fácil.

A ferramenta faz benchmarking de kernels: percorre sozinha tamanhos de bloco, número de threads e layouts de memória, e reporta a configuração mais rápida. Você também pode acompanhar regressões ao longo do tempo, então um commit lento aparece como número e não como um palpite vago. Some o ciclo manual de editar uma constante, rodar e anotar o resultado.

Uma visão no estilo Godbolt mostra o assembly para o qual cada kernel compila, com instruções PTX e SASS presas às linhas de código. Passar o cursor por uma linha revela o que a GPU executa de fato, o que encerra dúvidas sobre se uma mudança chegou ao hardware. Mantém a inspeção de baixo nível dentro do editor, não numa ferramenta à parte.

A virtualização remota de GPU permite que alguém num Mac ou notebook leve rode código em H100 na nuvem sem configurar nada. O suporte a LLM local com Ollama, vLLM ou LM Studio mantém o código proprietário fora de serviços hospedados, então confidencialidade e potência remota deixam de ser uma troca.