Windows 11 환경에서 GPU 가속을 활용한 딥러닝 개발을 위해서는 CUDA, Anaconda, TensorFlow GPU 버전을 차례대로 설치하고 연동해야 합니다. 이 가이드는 CUDA Toolkit 설치부터 Anaconda 가상환경 생성, TensorFlow GPU 버전 설치 및 테스트까지의 전체 과정을 단계별로 설명합니다. 특히 초보자도 따라 하기 쉽도록 스크린샷 대신 명령어와 순서 위주로 구성했으며, Windows 11 특유의 권한·보안 설정도 함께 다룹니다.
cuda_<버전>_win11_network.exe 파일을 관리자 권한으로 실행C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x)에 설치CUDA_HOME 또는 CUDA_PATH가 자동 추가되는지 확인Path 편집C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x\binC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x\libnvvpnvidia-smi 입력conda create -n tf_gpu python=3.9 tf_gpu로 지정conda activate tf_gpu (tf_gpu) 프롬프트가 표시되는지 확인conda install -y pip setuptools wheel cuda\v11.x\bin\cudnn*.dll → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x\bincuda\v11.x\include\cudnn*.h → …\includecuda\v11.x\lib\x64\cudnn*.lib → …\lib\x64pip install tensorflow==2.11.0 pip install tensorflowpip install --upgrade pip 후 재시도pythonimport tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) [])가 나오면 CUDA 설치, cuDNN 경로, 환경 변수 점검tf.constant([1.0, 2.0, 3.0]) + tf.constant([4.0, 5.0, 6.0]) import time import numpy as np a = tf.random.uniform((1000,1000)) b = tf.random.uniform((1000,1000)) start = time.time() c = tf.matmul(a, b) # GPU 연산 print("GPU matmul:", time.time() - start) echo %CUDA_HOME% 등으로 확인conda deactivate 후 다시 환경 생성Windows 11에서 CUDA, Anaconda, TensorFlow GPU 환경을 설정하는 과정은 다소 복잡하지만, 순서대로 진행하면 안정적인 딥러닝 개발 환경을 구축할 수 있습니다.
nvidia-smi와 tf.config.list_physical_devices('GPU')로 정상 동작 여부 검증이제 GPU 가속을 활용해 대용량 데이터 학습, 실시간 추론, 모델 프로토타입 테스트 등 다양한 딥러닝 워크로드를 효율적으로 수행할 수 있습니다.
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