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.

이 문제를 운영 흐름으로 해결하는 방법 자세히 보기

Ocean은 연구실 GPU 운영을 정책으로 바꿉니다

기존 GPU 서버 위에 설치해 자원 배분, 요청 처리, 개발환경 생성, 모니터링을 하나의 흐름으로 연결합니다.
SSH 확인, 수동 승인, 메신저 조율에 쓰던 시간을 줄이고 연구팀이 스스로 자원을 쓰게 만듭니다.

팀별 자원 배분 & 할당량 관리

클릭 한 번으로 GPU 개발 환경 생성

대기열, 승인, 실행 상태를 운영 흐름으로 정리

실시간 모니터링과 사용 리포트로 활용도 확인

운영 흐름 자세히 보기

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.

모니터링이 운영 판단에 어떻게 쓰이는지 자세히 보기

도입 후 달라지는 운영 방식

Before / After

운영자가 계속 조율하던 GPU를,
팀이 스스로 쓰는 흐름으로 바꿉니다

Ocean은 자원 현황 확인, 승인 판단, 대기열 정리, 환경 준비를 흩어진 수작업에서 운영 흐름으로 옮깁니다. 결과적으로 같은 장비로 더 많은 실험을 처리하고, 관리자는 병목이 아닌 운영 기준을 관리하게 됩니다.

핵심 변화

“사람이 조율하는 운영”
→ 정책이 정리된 운영

Outcome 01

더 많은 실험 처리

같은 장비로도 더 많은 사용자가 자원을 활용할 수 있어, 놀고 있는 GPU를 줄이고 처리량을 높입니다.

Outcome 02

주간 관리 업무 절감

현황 확인, 승인 조율, 환경 준비에 쓰던 반복 업무를 줄여 운영자가 더 중요한 기준과 정책에 집중하게 합니다.

Outcome 03

1주 내 첫 운영 시작

기존 서버 환경을 바탕으로 빠르게 도입할 수 있어, 긴 구축 프로젝트보다 먼저 운영 질서를 세우는 데 유리합니다.

Outcome 04

셀프서비스 운영

사용자가 직접 요청하고 실행하는 흐름으로 바뀌어 관리자 병목이 줄고, 운영 경험이 더 예측 가능해집니다.

직접 구축과 비교해 보기

여러 대학과 연구실이 Ocean으로 운영 방식을 바꾸고 있습니다

공용 GPU를 더 공정하게 배분하고, 더 빠르게 쓰고, 더 적은 운영 부담으로 관리하고 있습니다.

"도입 후 학생들이 직접 환경을 만들기 시작하면서 반복 문의가 크게 줄었습니다."

— 고려대학교 교수

"논문 마감 직전에 GPU 순서를 조율하느라 쓰던 시간이 거의 사라졌습니다."

— 경희대학교 박사 연구원

"누가 무엇을 쓰고 있는지 보여서, 추가 장비 도입 판단이 훨씬 쉬워졌습니다."

— 서울시립대학교 인프라 관리자

"GPU 서버 관리에 쓰던 시간을 연구와 지원 체계 정리에 더 쓸 수 있게 되었습니다."

— 충남대학교 석사 연구원

"도입 후 학생들이 직접 환경을 만들기 시작하면서 반복 문의가 크게 줄었습니다."

— 고려대학교 교수

"논문 마감 직전에 GPU 순서를 조율하느라 쓰던 시간이 거의 사라졌습니다."

— 경희대학교 박사 연구원

"누가 무엇을 쓰고 있는지 보여서, 추가 장비 도입 판단이 훨씬 쉬워졌습니다."

— 서울시립대학교 인프라 관리자

"GPU 서버 관리에 쓰던 시간을 연구와 지원 체계 정리에 더 쓸 수 있게 되었습니다."

— 충남대학교 석사 연구원

도입 사례 자세히 보기

직접 운영 체계를 만들기보다, 바로 운영 가능한 상태로 시작하세요

SSH, 메신저, 스프레드시트, 개별 스크립트에 의존하는 운영에서 벗어나 하나의 운영 흐름으로 관리할 수 있습니다.

기존 방식

자체 구축

서버별 확인, 메신저 승인, 수동 인수인계로 운영이 이어지면 담당자가 바뀔 때마다 기준도 흔들리기 쉽습니다.

자원 현황 확인

서버별 확인과 수동 정리

요청/승인 흐름

메신저와 문서 중심

셀프서비스

관리자 개입이 자주 필요

운영 지원

내부에서 직접 해결

Ocean

운영 가능한 상태로 더 빠르게 시작

Recommended

Ocean은 자원 확인, 승인 흐름, 셀프서비스, 운영 지원을 한 흐름으로 묶어 운영자의 병목을 줄이고 팀이 스스로 자원을 쓰게 만듭니다.

자원 현황 확인

한 화면에서 사용 현황과 흐름 확인

요청/승인 흐름

제품 내 운영 흐름으로 관리

셀프서비스

사용자가 직접 요청하고 실행

운영 지원

도입과 운영 과정에서 지원 가능

직접 구축 vs Ocean 자세히 보기

Pricing & Fit

우리 연구실 환경에 맞는 도입 방식을 안내해드립니다

GPU 규모와 운영 방식에 따라 필요한 구성은 달라집니다. 현재 환경을 기준으로 현실적인 도입 방안을 함께 정리해드립니다.

상담에서 함께 보는 내용

현재 서버 구성

보유 GPU 서버와 운영 인력 규모를 기준으로 시작점을 잡습니다.

운영 흐름

공용 자원 배분 방식과 승인 흐름을 함께 정리합니다.

도입 범위

빠르게 시작할 수 있는 현실적인 도입 범위를 제안합니다.

견적 요청하기

자주 묻는 질문

Q

기존 GPU 서버에도 설치할 수 있나요?

네, 기존 GPU 서버에 설치합니다. 별도 하드웨어 구매가 필요 없습니다.

Q

연구실 규모가 작아도 도입할 수 있나요?

네. 최소 규모의 공용 GPU 운영 환경부터 시작할 수 있으며, 규모가 커질수록 운영 표준화 효과가 더 크게 나타납니다.

Q

사용자가 직접 환경을 만들 수 있나요?

네. 사용자가 필요한 자원을 요청하고 직접 개발 환경을 준비하는 셀프서비스 흐름을 만들 수 있습니다.

Q

운영 인력이 많지 않아도 괜찮나요?

괜찮습니다. 요청, 승인, 배분, 모니터링 흐름을 제품 안에서 정리해 운영자 1~2명이 감당하기 쉬운 구조를 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다.

Contact

연구실 GPU 운영을 더 단순하게 만들 차례입니다

현재 운영 방식과 서버 구성을 기준으로, 어떤 방식으로 적용할 수 있는지 15분 안에 같이 정리해드립니다.

현재 운영 방식

자원 배분과 승인 흐름을 기준으로 지금 병목이 어디인지 함께 봅니다.

도입 우선순위

한 번에 다 바꾸기보다 먼저 정리할 운영 범위를 현실적으로 제안합니다.

팀 규모와 환경

운영 인력과 사용자 규모에 맞는 적용 방식을 빠르게 정리합니다.

연구실 GPU 운영, 이제 사람 손으로 버티지 마세요

연구실 GPU 운영, 이런 순간이 반복되나요?