Ubuntu 22.04에 535 드라이버 및 CUDA 12.6 설치 방법

2026-01-20, G30

본 문서는 Ubuntu 22.04 환경에서 딥러닝 개발을 수행하기 위해 NVIDIA Driver 535, CUDA Toolkit 12.6, cuDNN 9.3을 충돌 없이 설치하는 표준 절차를 기술한다.

모든 작업은 터미널에서 진행하며, 기존 패키지와의 충돌을 방지하기 위해 Runfile(로컬 인스톨러) 방식을 채택한다.

1. 환경 사양

• OS: Ubuntu 22.04 LTS
• GPU: NVIDIA GeForce RTX 30 Series 이상 권장
• Target: Driver 535 / CUDA 12.6 / cuDNN 9.3

2. 사전 준비 및 기존 환경 정리

새로운 드라이버와 툴킷 설치 전, 시스템을 업데이트하고 구버전 패키지를 완전히 제거한다.

2.1 시스템 업데이트 및 필수 의존성 설치

드라이버 빌드에 필요한 커널 헤더와 컴파일러를 설치한다.

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install build-essential linux-headers-$(uname -r) zlib1g -y

2.2 기존 NVIDIA 패키지 제거 (Clean Install)

충돌 방지를 위해 기존에 설치된 드라이버와 CUDA 툴킷을 모두 삭제한다.

sudo apt autoremove --purge nvidia* -y
sudo apt remove --purge cuda* -y
sudo rm -rf /usr/local/cuda*

3. NVIDIA Driver 535 설치

Ubuntu 패키지 매니저(APT)를 사용하여 안정적인 535 버전 드라이버를 설치한다.

3.1 드라이버 설치

# 그래픽 드라이버 PPA 추가 (최신 안정화 버전 확보)
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update

# 535 드라이버 설치
sudo apt install nvidia-driver-535 -y

3.2 시스템 재부팅 및 확인

드라이버 로드를 위해 반드시 재부팅한다.

sudo reboot

재부팅 후 설치 상태를 확인한다.

nvidia-smi

• 확인 사항: Driver Version: 535.xx.xx가 출력되어야 한다.

4. CUDA Toolkit 12.6 설치

드라이버 버전을 강제로 변경하지 않도록 Runfile 방식을 사용한다.

4.1 설치 파일 다운로드

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.0/local_installers/cuda_12.6.0_560.28.03_linux.run

4.2 설치 실행

sudo sh cuda_12.6.0_560.28.03_linux.run

4.3 설치 옵션 구성 (★ 중요)

설치 화면(TUI)에서 다음 절차를 엄수한다.

1. EULA: accept 입력.
2. Selection Menu: [X] Driver 항목에서 **스페이스바를 눌러 체크를 해제([ ])**한다.

• 이유: 이미 535 드라이버가 설치되어 있으므로 덮어쓰기를 방지해야 한다.

3. Toolkit: [X] CUDA Toolkit 12.6 체크 상태 유지.
4. Install: 선택 후 엔터.

4.4 환경 변수 등록 (.bashrc)

시스템이 CUDA 명령어를 인식하도록 경로를 추가한다.

# .bashrc 파일 열기
nano ~/.bashrc

# 맨 아래줄에 다음 내용 추가
export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

# 저장 후 종료 (Ctrl+O -> Enter -> Ctrl+X)

# 변경 사항 적용
source ~/.bashrc

4.5 설치 확인

nvcc --version

• 확인 사항: release 12.6 문구가 포함되어야 한다.

5. cuDNN 9.3 라이브러리 설치

딥러닝 프레임워크 가속을 위한 cuDNN 라이브러리를 설치한다. CUDA 12.x 버전에 대응하는 9.3 버전을 설치한다.

5.1 로컬 리포지토리 설치

# 1. 설치 파일 다운로드
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/9.3.0/local_installers/cudnn-local-repo-ubuntu2204-9.3.0_1.0-1_amd64.deb

# 2. 패키지 설치
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-9.3.0_1.0-1_amd64.deb

# 3. 인증 키링 복사
sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-9.3.0/cudnn-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

# 4. 패키지 목록 갱신
sudo apt-get update

5.2 라이브러리 설치

CUDA 12용 cuDNN 메타 패키지를 설치한다.

sudo apt-get install -y cudnn-cuda-12

6. 최종 검증

모든 구성 요소가 정상적으로 설치되었는지 확인한다.

6.1 버전 통합 확인 표

위 3가지 항목이 모두 정상 출력되면 설치 과정은 종료된다. 이제 PyTorch 또는 TensorFlow를 설치하여 개발을 시작할 수 있다.