윈도우에 cuda, cudnn 설치 기록 (간략버전)

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윈도우 CUDA & cuDNN 설치 핵심 요약

딥러닝 환경 세팅을 위해 윈도우에 CUDA와 cuDNN을 설치하는 과정을 기록해 둔다. 이미지는 생략하고 핵심 단계만 간략히 정리한다.

1. NVIDIA 드라이버 확인

가장 먼저 그래픽 카드 드라이버가 제대로 잡혀 있는지 확인해야 한다. CMD(명령 프롬프트) 창을 열고 아래 명령어를 입력한다.

DOS

nvidia-smi

그래픽 카드 정보와 드라이버 버전이 정상적으로 출력된다면 다음 단계로 넘어간다. (안 뜬다면 제조사 홈페이지에서 드라이버부터 설치해야 한다.)

2. CUDA Toolkit 설치

NVIDIA 아카이브에서 본인의 프로젝트(Tensorflow/Pytorch 버전)에 맞는 CUDA 버전을 다운로드한다.

설치 팁:

  • 설치 관리자 유형은 Local 버전을 추천한다. (네트워크 불안정 대비)

  • 설치 옵션에서 **‘사용자 정의 설치(Custom)’**를 선택한다.

  • 이미 최신 드라이버가 깔려 있다면, 구성 요소 중 Driver 항목은 체크 해제하고 설치하는 것이 충돌 방지에 좋다.

3. cuDNN 라이브러리 적용

CUDA가 하드웨어와 소통하는 툴킷이라면, cuDNN은 딥러닝 연산을 가속화해 주는 라이브러리다. 설치가 아니라 파일을 복사해 넣는 방식이다.

적용 방법:

  1. 다운로드한 cuDNN 압축 파일을 푼다. (bin, include, lib 폴더가 보임)

  2. CUDA가 설치된 경로를 연다.

    • 보통 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v{버전}

  3. 압축 푼 폴더(3개) 안의 파일들을 CUDA 설치 경로의 동일한 폴더 안으로 복사(덮어쓰기) 한다.

주의: 폴더째로 덮어쓰는 게 아니라, bin 안의 파일은 bin으로, include 안의 파일은 include로 넣어줘야 한다.

4. 설치 최종 확인

환경 변수 설정(보통 인스톨러가 자동으로 해줌)과 설치가 잘 되었는지 확인한다. CMD 창을 열고 컴파일러 버전을 확인한다.

DOS

nvcc -V

CUDA 버전 정보가 출력되면 성공이다.