Ocean Orchestrator
Oncompute · 코딩
Ocean Orchestrator는 Oncompute가 만든 편집기 기반 GPU 컴퓨트 도구로, 개발 환경을 떠나지 않고 사용량 기반 GPU 접근을 제공한다. Ocean Network 대시보드에서 GPU를 고르고 VS Code, Cursor, Windsurf, Antigravity에서 실행을 제출하며, 작업이 실제로 돌아가는 시간만 지불한다. 학습, 추론, 배치 작업에 진짜 GPU 성능이 필요하지만 클라우드 콘솔을 지켜보고 싶지 않은 개발자를 겨냥한다.
Ocean Orchestrator 소개
Ocean Orchestrator란
Ocean Orchestrator는 Oncompute가 운영하는 피어 투 피어 GPU 클라우드, Ocean Network의 클라이언트 쪽이다. 클라우드 사업자를 통해 머신을 준비하는 대신 카드를 고르고 시간 단위로 예약한 뒤, 이미 쓰고 있는 편집기에서 작업을 시작한다. 창이 돌아가는 동안 GPU는 온전히 내 것이 된다.
제안은 단순하다. 유휴 인프라에 돈을 쓰지 말라는 것이다. 전통적인 클라우드는 머신이 켜지는 순간부터 과금하며, 설정하는 중에도 요금이 붙는다. Ocean Orchestrator는 작업이 성공적으로 끝날 때 청구하는 에스크로 방식을 쓰고, H200 대여료를 시간당 2.16달러로 책정한다. Oncompute가 비슷한 사업자에 대해 제시하는 4~6달러 범위를 크게 밑도는 수준이다.
문제는 적용 범위다. 이것은 개발자 도구이지 소비자용 앱이 아니다. 비주얼 빌더도 모바일 클라이언트도 없어서, 코드를 쓰지 않으면 얻을 게 별로 없다. 접근성은 지원하는 편집기에도 달려 있고, Antigravity 같은 최신 통합은 VS Code와 Cursor 확장만큼 자리 잡지 못했다.
시작하기
- Ocean Network 계정을 만들고 대시보드를 연다.
- 필요한 환경과 GPU(예: 440 GB 메모리의 H200 SXM5)를 고르고, 확정 전에 시간당 비용을 확인한다.
- VS Code, Cursor, Windsurf, Antigravity 중 하나에 Ocean Orchestrator 확장을 설치하고 계정에 연결한다.
- 편집기에서 작업을 시작한다. 에스크로가 예산을 미리 잠그므로 예약이 확정되기 전에는 아무것도 돌지 않는다.
- 실행이 끝나면 출력과 로그가 로컬 결과 폴더로 자동 전달된다.
제품 정보
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사용자
- 한 번에 몇 시간씩 GPU 성능이 필요하지만 예약형 클라우드 인스턴스를 정당화하기 어려운 개인 개발자와 소규모 팀
- 학습이나 추론 작업을 돌리며 웹 콘솔을 번갈아 보지 않고 편집기 안에 머물고 싶은 머신러닝 엔지니어
- 이미 Cursor, VS Code, Windsurf에서 코드를 쓰고 하드웨어 단계 자체를 없애고 싶은 사용자
작업
- 프로비저닝 스크립트를 쓰지 않고 SSH 세션도 열지 않은 채 H200에서 파인튜닝을 돌리는 일
- 예약한 창이 이어지는 동안 OpenAI 호환 엔드포인트 뒤에서 오픈 모델을 서비스하는 일
- 실행 시간을 미리 알고 시작 전에 비용을 고정하고 싶은 배치 추론과 데이터 처리 작업
활용 상황
- 주말 실험
- 실행마다 GPU 종류가 바뀌는 파이프라인을 시험 삼아 만들며 매번 다시 준비하고 싶지 않은 경우
- 먼저 CPU에서 무료로 테스트하고, 로직이 돌아가면 같은 작업을 GPU 하드웨어로 옮기는 경우
주요 기능
편집기에서 시작
핵심 발상은 하드웨어 단계를 코드가 이미 있는 곳에 두는 것이다. VS Code, Cursor, Windsurf, Antigravity에 확장을 설치하면 SSH를 열지 않고, 설정 파일을 쓰지 않고, 클라우드 콘솔을 건드리지 않고 실행을 시작할 수 있다. 하루 종일 편집기에 있는 사람에게는 문맥 전환을 통째로 하나 없애 준다.
사용량 기반 에스크로 과금
Ocean Orchestrator는 작업 시작 전에 예산을 잠그고 성공적으로 완료될 때 청구한다. 지불하는 것은 실행 시간이지, 머신을 켠 뒤 실제 성과가 나오기까지의 유휴 시간이 아니다. 440 GB 메모리의 H200 SXM5 공시 요금은 시간당 2.16달러이고 CPU 테스트는 무료다.
시작 전 비용 가시성
자원과 예상 비용은 고르는 동안 보인다. 월말 청구서에서 처음 알게 되지 않는다. 예상치 못한 청구서에 당한 적이 있는 사람에게 이 점은 중요하다. 동의한 숫자가 예약한 창에 대해 내는 숫자이기 때문이다.
하나의 계정, 여러 가지 활용 방식
같은 계정이 OpenAI 호환 엔드포인트를 통한 모델 서비스를 감당한다. 컴퓨트 작업, 자기 머신이 필요한 코딩 에이전트, 이미 가진 GPU로 버는 일도 마찬가지다. 모드마다 별도 자격 증명을 관리할 필요가 없다.
출력 자동 회수
작업이 끝나면 결과와 로그가 로컬 폴더에 저장되므로, 원격 저장소에서 파일을 손으로 끌어오는 단계가 없다. 사소해 보이지만, 바로 이런 마찰이 두 번 돌려 보고 도구를 버리게 만든다.
재프로비저닝 없이 GPU 종류 교체
환경을 처음부터 다시 만드는 대신 실행마다 원하는 자원을 바꾼다. 어떤 실험은 H200을 원하고 다음은 더 작은 것으로 충분하다면, 그 결정은 저렴하게 유지된다.
장단점
장점
- 사용량 기반 과금이라 유휴 시간이 청구서에 나타나지 않는다
- 시간당 2.16달러의 H200 가격은 Oncompute가 다른 사업자에게서 인용하는 비슷한 요금보다 낮다
- 편집기 네이티브 흐름이라 별도 콘솔 대신 VS Code, Cursor, Windsurf에 머문다
- 출력 자동 회수로 실행마다 수동 다운로드 단계가 사라진다
- 무료 CPU 테스트로 GPU 시간을 쓰기 전에 작업을 검증할 수 있다
단점
- 개발자용으로 만들어져 코드를 쓰지 않는 사람을 위한 시각적 인터페이스가 없다
- 지원이 편집기 확장에 달려 있고, Antigravity 같은 덜 흔한 통합은 VS Code 경로보다 새롭고 검증이 덜 됐다
- 문서가 곳곳에서 얇아 고급 설정을 파악하려면 시행착오가 필요하다
- 가용성은 피어 투 피어 네트워크에 따라 달라진다. 원하는 정확한 카드가 항상 예약 가능한 것은 아니다.
자주 묻는 질문
대여한 GPU의 컴퓨트 작업을 코드 편집기에서 바로 실행한다. 학습, 추론, 배치 처리에 진짜 하드웨어가 필요하고 클라우드 머신을 손으로 준비하고 싶지 않을 때 쓴다.
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