AI Ocean

연구실 GPU 운영, 이런 순간이 반복되나요?

누가 GPU를 쓰는지 바로 알 수 없습니다 서버마다 직접 들어가 확인해야 해서, 지금 비어 있는 자원이 있는지조차 한눈에 파악하기 어렵습니다. 몇 명이 자원을 오래 잡고 있으면 전체 일정이 밀립니다 명확한 할당 정책과 요청 흐름이 없으면, 급한 실험보다 먼저 점유한 작업이 계속 우선하게 됩니다. 메신저와 스프레드시트로는 운영이 커질수록 무너집니다 예약, 승인, 인수인계가 사람 기억에 의존하면 충돌이 반복되고 운영 부담은 관리자에게 쌓입니다. GPU를 더 사기 전에, 지금 자원부터 제대로 써야 합니다 장비 예산은 늘 부족한데 실제 활용률은 낮습니다. 운영 방식이 그대로면 서버를 늘려도 비효율이 같이 커집니다.

왜 Ocean이 연구실에 잘 맞을까요?

자원 배분 관리 팀별·프로젝트별로 GPU 할당 정책을 정하고, 중요한 실험이 먼저 돌아가도록 운영 기준을 세울 수 있습니다. 인스턴스 생성 사용자는 필요한 개발 환경을 직접 생성하고 바로 작업을 시작할 수 있습니다. 관리자 개입 없이 셀프서비스 운영이 가능합니다. 작업 큐 관리 GPU가 부족하면 대기열에 등록하고, 자원이 비면 자동으로 이어서 실행합니다. 급한 요청과 일반 요청을 분리해 운영할 수도 있습니다. 모니터링 & 리포트 사용 현황, 상태, 추이를 한 화면에서 확인하고 월간 단위로 운영 데이터를 정리할 수 있습니다. 더 살지, 더 잘 쓸지 판단이 쉬워집니다.