728x90 GPU7 [PYTHON] CUDA와 cuDNN의 2가지 결정적 차이와 AI 성능 가속 해결 방법 7가지 파이썬을 이용해 딥러닝 모델을 학습시키다 보면 반드시 마주치는 장벽이 있습니다. 바로 CUDA와 cuDNN 설치입니다. 단순히 'NVIDIA 그래픽카드가 있으니까 깔아야 한다'는 수준을 넘어, 이 두 요소가 하드웨어와 프레임워크(PyTorch, TensorFlow) 사이에서 어떤 마법을 부리는지 이해하는 것은 고성능 AI 엔지니어가 되기 위한 필수 관문입니다. 본 포스팅에서는 CUDA와 cuDNN의 기술적 본질을 해부하고, 왜 이들이 없으면 최신 AI 모델의 학습이 불가능에 가까운지, 그리고 실무에서 발생하는 설치 및 버전 충돌 문제를 해결하는 7가지 전문적인 해결 사례를 제시합니다.1. CUDA vs cuDNN: 역할의 근본적인 차이와 상호작용간단히 말해, CUDA는 하드웨어의 병렬 연산 능력을 끌어내.. 2026. 4. 1. 이전 1 2 다음 728x90
