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PurchaseRequisition:AWS

AWS 구매 요청서 샘플

기본 정보

  • 제목: [???과제] 모델 모델 개발용 AWS GPU 인스턴스 임차 품의 올립니다.
  • 사업명: AI 기반 고효율 자율 생산시스템 개발 (RS-2025-XXXXXX)
  • 사업비: 26년 사업비 중 연구활동비 (클라우드 사용료)
  • 운영 정책: 평일(월~금) 09:00~18:00 만 인스턴스 running 상태 유지, 그 외 시간 및 주말은 수동 stop. S3 미사용, 데이터셋 및 체크포인트는 EBS 500GB 내 보관.

임차 항목 및 비용 (월 기준)

AWS 월간 비용 산출 내역

구분

항목

사양

단가

사용량

월 소계

컴퓨트

EC2 g6e.2xlarge

NVIDIA L40S 1× / 48GB VRAM / 8 vCPU / 64GB RAM

$2.2454/hr

176 hr

$395.19

스토리지

EBS gp3

500 GB (코드·체크포인트·데이터셋)

$0.0928/GB·월

500 GB

$46.40

데이터 전송

S3 → 인터넷 (Out)

외부 다운로드 50GB (월 100GB 무료 한도 내)

$0.126/GB

0 GB (과금 대상)

$0.00

기타

탄력적 IP / CloudWatch 로그

-

정액

-

$5.00

합계 (월)

$446.59

  • 환율 기준: 1 USD = 1,400 KRW → 약 ₩625,226 / 월 (VAT 별도)
  • 연환산: ₩625,226 × 12 = 약 ₩7,502,712 / 년

산출 수식 

[① EC2 사용료]
시간당 단가 × 월 가동시간 = $2.2454 × (8 hr × 22일)
                        = $2.2454 × 176 hr
                        = $395.19

[② EBS 스토리지]
GB 단가 × 용량 = $0.0928 × 500 GB = $46.40

[③ S3 스토리지]
미사용 = $0.00

[④ 아웃바운드 데이터 전송]
GB 단가 × max(사용량 - 100GB 무료, 0) = $0.126 × max(50 - 100, 0)
                                    = $0.00

[⑤ 부대비용 (탄력적 IP, CloudWatch)]
정액 ≈ $5.00

[월 합계]
TOTAL_USD = ① + ② + ③ + ④ + ⑤
          = 395.19 + 46.40 + 0.00 + 0.00 + 5.00
          = $446.59

TOTAL_KRW = TOTAL_USD × 환율(1,400)
          = ₩625,226 / 월

인스턴스 상태별 과금 모델

상태별 일일 비용 비교

상태

EC2 컴퓨트

EBS 500GB

일일 비용 (USD)

비고

running (8 hr)

과금

과금

$2.2454 × 8 + \(46.40/30 = <strong markdown="1">\)19.51

작업 시간대

stopped (16 hr + 주말)

무료

과금

\(46.40/30 = <strong markdown="1">\)1.55

자동 비용 절감

  • 수동 stop 미이행 시(24/7 가동) 월 청구액: $2.2454 × 720 + $46.40 + \(5 = <strong markdown="1">\)1,668.09 (₩2,335,326)
  • stop 운영 시 약 73% 비용 절감 확보

임차 사유

  • 본 과제 N단계 N차년도 산출물 「센서 기반 형상 인식 시스템」 개발을 위한 모델 학습 환경 필요
  • 사내 워크스테이션 GPU(RTX 5090 32GB) 대비 48GB VRAM 확보로 large config 학습 및 멀티 시나리오 실험 가능
  • L40S(sm_89)는 Pointcept 공식 권장 환경(CUDA 12.4 + PyTorch 2.5)의 prebuilt wheel 과 무수정 호환
  • 비정기적 개발 워크로드 특성상 사용 시간만큼만 과금되는 임차 방식이 자산 구매 대비 효율적

임차 상세

인스턴스 사양 및 운영 정보

항목

내용

인스턴스 타입

g6e.2xlarge (NVIDIA L40S 48GB / 8 vCPU / 64 GiB RAM)

리전

서울 (ap-northeast-2)

AMI

AWS Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.5 (Ubuntu 22.04, CUDA 12.4)

스토리지

EBS gp3 500 GB

결제

회사 법인카드 등록 → AWS 월 인보이스 후불 결제

모델 개발 환경 구축을 위한 AWS GPU 인스턴스 임차 품의 승인 부탁드립니다.

비고

  • 단가는 2026-04-20 기준 AWS Seoul 리전 공시가, 환율은 보수적 환율(1,400 KRW/USD) 적용
  • stopped 상태에서도 EBS 비용은 발생하므로 장기 미사용 시 스냅샷 후 EBS 삭제 권장
  • 월별 청구액 모니터링을 위해 AWS Budgets 알람($500 초과 시 알림) 동시 설정

권장 단계적 전환

  1. 1~2개월: EC2 g6e.2xlarge 에서 Pointcept 환경 안정화 + 학습 스크립트 검증
  2. 3개월~: 동일 환경을 Dockerfile 로 packaging → ECR 업로드 → SageMaker Training Job 으로 전환
  3. 본격 학습 단계: SageMaker + Spot Training + 멀티 GPU(ml.p4d.24xlarge) 로 스케일업

본 과제의 MLOps 파이프라인 산출물(Model Registry, AutoML, Drift 감지 등) 과 SageMaker 가 자연스럽게 맞물려, 단순 인프라 절감을 넘어 과제 산출물의 일부로 정당화할 수 있다는 점도 품의서 강화 포인트입니다.

AWS 요금 계산기 포함

AWS Pricing Calculator 페이지에서 최종 계산 후 PDF 출력한 다음 첨부하면 좋다.

See also