Ocean Network стремится превратить неиспользуемые графические процессоры в глобальный рынок вычислительных ресурсов с оплатой по факту использования.

Разговоры об вычислительных мощностях для искусственного интеллекта часто начинаются с дефицита. Графические процессоры дороги, облачные ресурсы ограничены, и небольшим командам трудно конкурировать с компаниями, которые могут резервировать огромные объемы вычислительных мощностей. Однако более глубокая проблема заключается в координации.

Большое количество оборудования остается неиспользуемым на рынке. Независимые операторы часто имеют неиспользуемые графические процессоры, в то время как разработчикам требуются вычислительные ресурсы для инференса, эмбеддингов, пакетной обработки или тонкой настройки моделей.

Ocean Network фокусируется на соединении этих двух сторон. Он связывает разрозненные ресурсы с реальным спросом посредством сети peer-to-peer, где контейнеризированные задачи выполняются на удаленных узлах и результаты возвращаются пользователю.

Идея Ocean заключается в том, что неиспользуемое оборудование может стать частью ликвидного рынка, когда координация работает эффективно.

Аналогия с Airbnb является полезной: свободные комнаты стали экономически полезными, когда вокруг них появились сервисы для поиска, бронирования и обеспечения доверия. Ocean стремится сделать нечто подобное для вычислительных ресурсов, превратив разрозненные машины в доступный по запросу рынок для специалистов по данным и разработчиков.

Что такое Ocean Network?

Ocean Network следует простому рабочему процессу. Пользователь выбирает вычислительную среду, отправляет контейнеризированную задачу и получает результаты после завершения выполнения.

Перед началом выполнения в Ocean Orchestrator пользователи обычно находят доступные вычислительные ресурсы через панель управления Ocean Network, которая является основным порталом для просмотра каталога узлов, просмотра спецификаций оборудования и управления заданиями и платежами.

Он также включает в себя тестовые вычислительные среды, такие как быстрый тест CPU и доступ к графическим процессорам, предоставляемый грантами, что позволяет специалистам по данным и разработчикам оценить платформу, прежде чем запускать более крупные задачи.

Ocean Orchestrator — это инструмент на основе редактора, который позволяет разработчикам создавать проекты, отправлять задания, отслеживать ход выполнения и загружать результаты непосредственно из среды разработки.

Расширение работает в таких инструментах, как VS Code, Cursor и аналогичные редакторы. Вместо обнаружения существующего файла Python или JavaScript, он начинается со свежей настройки проекта, где разработчики генерируют необходимые файлы из шаблонов, включая файл алгоритма, Dockerfile, файл зависимостей и .env файл. После настройки задания могут выполняться на удаленных узлах без ручного выделения ресурсов.

Крупные облачные провайдеры уже предлагают ценообразование на основе использования для вычислительных ресурсов и графических процессоров. Однако эти системы все еще требуют от пользователей выбора экземпляров и управления средами. Ocean делает больший акцент на определении и выполнении самой задачи.

Разработчики выбирают удаленную среду, запускают рабочую нагрузку и платят за ресурсы, потребленные в процессе выполнения.

Для контейнеризированных задач, таких как вывод моделей или пакетная обработка, процесс ощущается ближе к выполнению задания, чем к аренде машины.

Слой оркестрации Ocean

Ocean Orchestrator находится в центре работы. Распределенные вычисления могут казаться мощными, но быстро становятся сложными, когда пользователям приходится самостоятельно управлять удаленными системами. Ocean стремится сохранить рабочий процесс максимально близким к обычной разработке.

Расширение позволяет разработчикам создавать проекты, отправлять задания на вычисления, отслеживать выполнение и получать результаты в папке проекта. Оно поддерживает Python, JavaScript и собственные контейнеры и работает в различных редакторах, таких как VS Code, Cursor, Antigravity и Windsurf.

Этот подход делает удаленное выполнение похожим на расширение среды разработки. Задание покидает редактор, выполняется на выбранном узле и возвращает результаты, с которыми разработчики могут ознакомиться или продолжить работу. Оркестратор помогает координировать сеть, чтобы разрозненные машины работали как единый пул вычислительных ресурсов.

Архитектура безопасности "вычисления к данным"

Безопасность и суверенитет данных являются ключевыми элементами дизайна. Модель Ocean Compute-to-Data позволяет алгоритмам выполняться там, где уже находятся данные. Задания выполняются внутри изолированных контейнеров, и только результаты возвращаются пользователю.

Этот подход имеет решающее значение для конфиденциальных наборов данных. Медицинские записи, корпоративные данные и исследовательские наборы данных часто не могут свободно передаваться между сторонами. Compute-to-Data позволяет проводить анализ, сохраняя при этом контроль над данными у их владельца.

Для рабочих процессов искусственного интеллекта и науки о данных это открывает новый способ сотрудничества. Исследователи или разработчики могут запускать утвержденные алгоритмы, в то время как владелец данных сохраняет контроль над своими активами. Таким образом, сеть функционирует как как рынок вычислительных ресурсов, так и как безопасная платформа для децентрализованных вычислений.

Модель оплаты по факту использования против выделенной инфраструктуры

Экономическая модель Ocean соответствует той же логике. Облачные платформы, такие как AWS и GCP, уже взимают плату на основе использования, но разработчики все равно резервируют машины и управляют средами. Снова же, Ocean фокусируется на самом задании.

Пользователь выбирает вычислительную среду на основе доступных графических процессоров, ЦП, оперативной памяти, дискового пространства, максимальной продолжительности задания и токена оплаты, а затем отправляет контейнеризированную рабочую нагрузку на этот узел через Ocean Orchestrator.

Задание выполняется удаленно с отображением текущего статуса и журналами, и пользователь оплачивает только те ресурсы, которые были использованы в этом конкретном запуске. В процессе Ocean также предусмотрено финансирование задания в виде залога перед запуском, с указанием предварительной оценки стоимости, что дает пользователям более четкое представление о стоимости до начала выполнения.

Вместо предварительного резервирования вычислительных ресурсов, пользователи подбирают рабочую нагрузку к среде с известными ограничениями и позволяют сети управлять выполнением. На стороне провайдера, стоимость может быть привязана к использованию вычислительных ресурсов, включая такие переменные, как время и среда, что помогает превратить разрозненное оборудование в то, что можно ценообразовать и потреблять более детально.

Что это значит для двух аудиторий

Ocean Network ориентирована на две группы.

• Специалисты по данным и разработчики получают доступ к каталогу вычислительных сред, где они могут запускать контейнерные рабочие нагрузки непосредственно из своей среды разработки. Такие задачи, как генерация вложений, вывод моделей или обработка данных, могут выполняться удаленно и возвращать результаты в локальный проект.
• Операторы узлов получают возможность монетизировать неиспользуемые вычислительные ресурсы. Запуск Ocean Nodes позволяет им выполнять задачи для сети и получать оплату за выполненные рабочие нагрузки. Эта возможность монетизации будет открыта для независимых операторов узлов на более позднем этапе бета-тестирования.

Все эти элементы формируют скоординированный рынок вычислительных ресурсов. Разработчики получают гибкий доступ к распределенным вычислительным ресурсам, а владельцы оборудования получают возможность получать доход от неиспользуемых машин.

Команда Ocean Network стремится превратить фрагментированные ресурсы в то, что пользователи ИИ могут обнаружить, запустить и которым могут доверять.