연구실 GPU 운영,
이런 문제를 겪고 계신가요?

자원 현황 파악이 되지 않습니다

각 서버에 직접 SSH 접속해야만 GPU 사용 여부를 확인할 수 있고, 실시간 현황 파악이 불가능합니다.

자원 독점으로 연구가 지연됩니다

할당 정책 없이 운영하면 일부 사용자가 자원을 독점하고, 나머지 연구원의 실험이 무기한 대기 상태에 놓입니다.

수동 관리로는 한계가 있습니다

메신저와 스프레드시트 기반의 예약 관리는 충돌과 혼선을 반복하며, 규모가 커질수록 운영 부담이 가중됩니다.

보유 자원을 최대한 활용하지 못하고 있습니다

추가 장비 도입 예산은 한정적인데, 기존 GPU의 실제 가동률은 절반에 미치지 못하는 경우가 대부분입니다.

Ocean으로 해결하세요

기존 GPU 서버에 설치하는 클러스터 관리 플랫폼.
연구실 전용 미니 AWS.

팀별 자원 배분 & 할당량 관리

클릭 한 번으로 개발 환경 생성

실시간 모니터링 & 월간 리포트

왜 Ocean인가요?

자원 배분 관리

팀별·프로젝트별 GPU 할당 정책 설정. 우선순위 스케줄링으로 중요한 실험이 먼저 실행됩니다.

인스턴스 생성

클릭 한 번으로 GPU 개발 환경 즉시 생성. PyTorch, TensorFlow 등 사전 구성.

작업 큐 관리

GPU 부족 시 대기열에 등록하면 자동 실행. 완료 시 Slack·이메일 알림.

모니터링 & 리포트

GPU 온도·전력·오류 실시간 감시. 월간 사용 리포트로 투자 대비 효과를 한눈에 확인합니다.

도입 효과

90%

GPU 활용률

유휴 자원 최소화

0시간

주간 서버 관리

관리 업무 완전 자동화

0개월

환경 구축 기간

1주 내 도입 완료

100%

셀프서비스

관리자 개입 없이 즉시 사용

이미 도입한 대학들

"도입 1주 만에 전체 연구실이 전환했습니다. 그만큼 쉬워요."

— 고려대학교 교수

"논문 제출 직전 GPU가 없어 발을 동동 구르던 일이 사라졌습니다."

— 경희대학교 박사 연구원

"학생들이 직접 GPU 환경을 만들어 쓰니 문의가 90% 줄었어요."

— 서울시립대학교 인프라 관리자

"GPU 서버 관리에 쓰던 시간을 연구에 쏟을 수 있게 되었습니다."

— 충남대학교 석사 연구원

"도입 1주 만에 전체 연구실이 전환했습니다. 그만큼 쉬워요."

— 고려대학교 교수

"논문 제출 직전 GPU가 없어 발을 동동 구르던 일이 사라졌습니다."

— 경희대학교 박사 연구원

"학생들이 직접 GPU 환경을 만들어 쓰니 문의가 90% 줄었어요."

— 서울시립대학교 인프라 관리자

"GPU 서버 관리에 쓰던 시간을 연구에 쏟을 수 있게 되었습니다."

— 충남대학교 석사 연구원

직접 구축 vs Ocean

	자체 구축	Ocean
구축 기간	6개월+	1주 내 ✅
전담 인력	필요	불필요 ✅
장애 대응	직접	원격 지원 ✅

도입 비용이 궁금하신가요?

GPU 규모와 운영 환경에 따라 맞춤 견적을 안내드립니다.

견적 요청하기

자주 묻는 질문

Q

기존 서버에 설치 가능한가요?

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

Q

설치 기간은?

서버 상태에 따라 1주 내 완료됩니다.

Q

장애 발생 시?

원격 모니터링 + 슬랙/이메일로 신속하게 지원합니다.

Q

최소 노드 개수는?

최소 1개 GPU 노드로 운영 가능합니다. 전용 마스터 노드를 포함하여 3개 이상을 권장합니다.

GPU 관리, 더 이상 고민하지 마세요

15분 온라인 미팅으로 운영 환경에 맞는 방안을 안내드립니다

연구실 GPU, 절반은 놀고 있습니다

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