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Oncompute

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Oncompute est un réseau de calcul GPU décentralisé pair à pair (P2P). Il connecte les utilisateurs ayant besoin de puissance de calcul pour l'IA/ML aux fournisseurs de GPU inactifs, offrant un modèle de paiement à l'usage directement depuis des environnements de développement intégrés comme VS Code. Il vise à fournir des ressources de calcul plus abordables et accessibles pour les charges de travail conteneurisées.

5.0
Added
2026-03-19
Price type:
Freemium
Monthly traffic:
3.5K

Oncompute Overview

Oncompute, opérant sous le réseau Ocean, est une plateforme de calcul décentralisée qui transforme les GPU inactifs ou sous-utilisés en une ressource de calcul distribuée à la demande. Elle facilite un marché pair à pair pour la puissance GPU, ciblant principalement les tâches de développement d'IA et d'apprentissage automatique. La plateforme met l'accent sur un flux de travail « code-à-nœud » intégré aux éditeurs de code populaires, permettant aux développeurs d'exécuter des travaux sans quitter leur environnement de développement. En tirant parti d'un modèle décentralisé, elle vise à offrir des prix compétitifs par rapport aux fournisseurs de cloud traditionnels.

Comment utiliser Oncompute

L'utilisation est conçue pour s'intégrer au flux de travail du développeur. Les utilisateurs peuvent lancer des travaux de calcul (« Exécuter un travail ») directement depuis des environnements de développement intégrés (IDE) pris en charge, tels que VS Code, Cursor, Windsurf et Antigravity. Le processus implique de sélectionner les ressources de calcul (comme le type de GPU) et de lancer le travail via l'interface Ocean Orchestrator. Les sorties des travaux sont enregistrées localement sur la machine de l'utilisateur.

Fonctionnalités principales d'Oncompute

  • Réseau de Calcul P2P Décentralisé : Connecte les demandeurs de travaux de calcul aux fournisseurs de ressources GPU de manière pair à pair.
  • Facturation à l'Usage : Les utilisateurs ne paient que pour le temps d'exécution réel de leurs travaux de calcul.
  • Flux de Travail Natif de l'Éditeur : Intégration approfondie avec les IDE (VS Code, Cursor, Windsurf, Antigravity) pour une expérience « code-à-nœud » transparente.
  • Paiements Protégés par Séquestre : Utilise un système de séquestre pour sécuriser les transactions entre les demandeurs de travaux et les fournisseurs de calcul.
  • Sauvegarde Locale des Sorties : Les résultats des travaux de calcul sont enregistrés directement sur la machine locale de l'utilisateur.
  • Prix Compétitifs des GPU : Vise à fournir un accès GPU à moindre coût par rapport aux fournisseurs de cloud centralisés, comme en témoignent les comparaisons de prix (par exemple, GPU H200 à 2,16 $/h).

Cas d'utilisation pour Oncompute

Oncompute est adapté à l'exécution de charges de travail d'IA et d'apprentissage automatique conteneurisées nécessitant une puissance de calcul GPU importante. Cela inclut l'entraînement de modèles, l'inférence, le traitement par lots et d'autres tâches de calcul parallèle courantes en science des données et recherche en IA. Sa nature décentralisée et sa facturation à la seconde la rendent idéale pour des projets expérimentaux, sporadiques ou sensibles au coût.

Avantages d'Oncompute

Le principal avantage est l'efficacité des coûts grâce à des tarifs compétitifs et décentralisés et à un modèle de facturation à la seconde. L'intégration approfondie avec les IDE réduit considérablement les frictions dans le flux de travail des développeurs. Le système de séquestre et la sortie locale des données améliorent la sécurité et le contrôle de l'utilisateur. De plus, elle offre une voie de monétisation aux propriétaires de GPU inactives.

Tarification et Plans

Oncompute fonctionne sur un modèle de paiement à l'usage, ne facturant que le temps d'exécution des travaux de calcul. Un exemple de prix spécifique fourni est celui du GPU H200 à 2,16 $ l'heure, ce qui est comparé favorablement à AWS (4,33 $/h) et Google Cloud (3,72 $/h). La plateforme offre 100 $ en Grant Tokens aux nouveaux utilisateurs pour débloquer des charges de travail GPU haute performance à des fins de test.

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