기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# CUDA 설치 및 프레임워크 바인딩
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딥 러닝은 매우 최첨단이긴 하지만 각 프레임워크는 "안정적인" 버전을 제공합니다. 안정적인 버전은 최신 CUDA 또는 cuDNN 구현 및 기능을 사용할 수 없을 수 있습니다. 사용 사례와 필요한 기능은 프레임워크를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다. 잘 모르겠으면 Conda를 사용하는 최신 Deep Learning AMI를 사용하세요. 각 프레임워크에서 지원되는 최신 버전을 사용하며 CUDA를 사용하는 모든 프레임워크의 공식 `pip` 바이너리가 있습니다. 최신 버전을 사용하여 딥 러닝 환경을 사용자 지정하려는 경우 Deep Learning Base AMI를 사용하세요.

자세한 내용은 [안정적 후보와 릴리스 후보 비교](overview-conda.md#overview-conda-stability)의 지침을 참조하십시오.

## CUDA를 사용하는 DLAMI 선택
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[Deep Learning Base AMI](overview-base.md)에는 사용 가능한 CUDA 버전 시리즈가 모두 있습니다.

[Conda를 사용하는 Deep Learning AMI](overview-conda.md)에는 사용 가능한 CUDA 버전 시리즈가 모두 있습니다.

**참고**  
MXNet, CNTK, Caffe, Caffe2, Theano, Chainer 또는 Keras Conda 환경은 더 이상 AWS Deep Learning AMIs에 포함되지 않습니다.

특정 프레임워크 버전 번호는 [Deep Learning AMI 릴리스 정보](appendix-ami-release-notes.md) 섹션을 참조하세요.

이 DLAMI 유형을 선택하거나 **다음** 옵션에서 다른 DLAMI에 대해 자세히 알아보세요.

CUDA 버전 중 하나를 선택하고 **부록**에서 DLAMI 전체 목록을 확인하거나 **다음** 옵션에서 다른 DLAMI에 대해 자세히 알아보세요.

**다음**  
[Deep Learning Base AMI](overview-base.md)

## 관련 항목
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+ CUDA 버전 간 전환에 대한 지침은 [Deep Learning Base AMI 사용](tutorial-base.md) 자습서를 참조하세요.