| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 무엇인가 | PyTorch Hub·CUDA 커널 캐시 |
| 분류 | AI 모델·캐시 |
| 전형적인 크기 | 500MB~50GB |
| 안전도 | 지워도 됩니다 |
| 지운 뒤 다시 생기나 | 생깁니다 |
| 첫 번째 자리 | %USERPROFILE%\.cache\torch |
| 기준 환경 | 오래 쓴 PC |
PyTorch 캐시는 지워도 됩니다. 다시 생기고, 잃는 게 거의 없습니다.
다시 받거나 다시 컴파일됩니다.
지운 뒤에도 프로그램을 다시 쓰면 같은 자리에 다시 생깁니다. 그래서 "한 번 지우면 끝"이 아니라 "얼마나 자주 지울 것인가"의 문제입니다.
다음 실행이 느려집니다. 커널을 다시 컴파일하는 데 몇 분 걸릴 수 있습니다.
PyTorch 가 받아 온 사전 학습 모델과, CUDA 가 컴파일한 커널 캐시입니다.
모델을 불러올 때마다, 새 GPU 커널이 컴파일될 때마다 쌓입니다.
다시 만들어지는 것은 지워도 됩니다. 잃는 건 다시 만드는 동안의 시간뿐입니다.
몇 년 쓴 PC는 지울 게 한두 개가 아니라 수십 개입니다. 업데이트 잔재, 안 쓰는 프로그램의 찌꺼기, 옛 사용자 계정이 층층이 쌓여 있습니다.
한 번에 다 하려 하지 마세요. 큰 것 다섯 개만 처리하고 한 달 쓴 뒤 다시 보는 쪽이 현실적입니다. 초기화를 고려할 단계인지도 같이 판단하세요.
이 환경에서 남겨 둘 여유 용량은 최소 20GB 정도로 잡으세요. 몇 년 치 업데이트 잔재와 안 쓰는 사용자 프로필이 가장 큰 덩어리입니다.
아래 순서대로 하면 됩니다. 중간에 프로그램이 켜져 있으면 일부 파일이 "사용 중"으로 남으니, 먼저 닫고 시작하세요.
테라클린은 이 문서에서 다룬 자리를 찾아 크기와 함께 목록으로 보여주고, 지워도 되는 이유와 안 되는 이유를 항목마다 적습니다. 지우기 전에 목록을 먼저 봅니다. 파일은 기기를 떠나지 않습니다.
Windows용 무료 다운로드 브라우저에서 체험 →아닙니다. 프로그램 본체와는 다른 자리입니다. 설치 상태는 그대로 남습니다.
용량이 거의 다 찬 상태였다면 빨라집니다. 여유가 있던 상태라면 체감 차이는 거의 없습니다. 정리의 값어치는 속도보다 "업데이트가 실패하지 않는 것"에 있습니다.
망가지지 않습니다. 다음 실행이 느려집니다. 커널을 다시 컴파일하는 데 몇 분 걸릴 수 있습니다. 그 이상은 없습니다.
휴지통을 비웠는지 먼저 보세요. 그래도 그대로면 지운 파일을 아직 잡고 있는 프로그램이 있다는 뜻입니다. 재부팅 한 번이면 대개 반영됩니다. 재부팅 뒤에도 같다면 그 자리를 차지하는 건 PyTorch 캐시가 아니라 다른 것입니다.
이 문서는 PyTorch Hub·CUDA 커널 캐시에 대한 지워도 되나 문서입니다(오래 쓴 PC 기준). 경로와 명령어는 확인한 것만 적었고, 확인하지 못한 항목은 비워 두었습니다. 지우기 전에 반드시 크기를 먼저 재고, 되돌릴 수 없는 항목은 사본을 두세요.