<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom"> <id>https://willook.github.io/</id><title>Jonghwa Lee</title><subtitle>ML 백엔드, 영상 분석에 대한 글을 정리합니다.</subtitle> <updated>2026-05-26T15:57:12+09:00</updated> <author> <name>이종화 (Jonghwa Lee)</name> <uri>https://willook.github.io/</uri> </author><link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://willook.github.io/feed.xml"/><link rel="alternate" type="text/html" hreflang="ko-KR" href="https://willook.github.io/"/> <generator uri="https://jekyllrb.com/" version="4.4.1">Jekyll</generator> <rights> © 2026 이종화 (Jonghwa Lee) </rights> <icon>/assets/img/favicons/favicon.ico</icon> <logo>/assets/img/favicons/favicon-96x96.png</logo> <entry><title>Ubuntu에서 NVIDIA 드라이버 · CUDA Toolkit 버전 최신화하기</title><link href="https://willook.github.io/posts/nvidia-driver-cuda-toolkit-update/" rel="alternate" type="text/html" title="Ubuntu에서 NVIDIA 드라이버 · CUDA Toolkit 버전 최신화하기" /><published>2026-05-26T14:30:00+09:00</published> <updated>2026-05-26T15:56:49+09:00</updated> <id>https://willook.github.io/posts/nvidia-driver-cuda-toolkit-update/</id> <content type="text/html" src="https://willook.github.io/posts/nvidia-driver-cuda-toolkit-update/" /> <author> <name>이종화 (Jonghwa Lee)</name> </author> <category term="Infra" /> <category term="GPU" /> <summary>GPU 서버를 운영하다 보면 신형 GPU 장착 또는 라이브러리 업데이트와 같은 이유로 NVIDIA 드라이버와 CUDA Toolkit을 최신화해야 하는 경우가 종종 있습니다. 도커 컨테이너를 사용하는 경우 도커 CUDA 런타임을 사용하기 때문에 CUDA Toolkit을 업데이트해 줄 필요는 없습니다. 하지만 NVIDIA 드라이버만큼은 호스트 OS의 것을 그대로 사용합니다. 따라서 도커 컨테이너를 사용하더라도 호스트 OS의 NVIDIA 드라이버는 업데이트해줘야 합니다. 참고로 호스트 OS란 도커를 설치하고 컨테이너를 띄우는 OS를 의미합니다. 이 글에서는 Ubuntu 환경에서 NVIDIA 드라이버와 CUDA Toolkit을 업데이트하면서 겪었던 여러 시행착오를 토대로, 업데이트하는 과정을 정리했습니다...</summary> </entry> </feed>
