| 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 | NVMe SSD |
모델을 불러올 때마다, 새 GPU 커널이 컴파일될 때마다 쌓입니다.
이건 고장이 아니라 설계입니다. 그 파일이 있어야 프로그램이 빠르게 돕니다. 없애는 게 목표가 아니라, 얼마나 커지게 둘 것인지를 정하는 게 목표입니다.
쌓이는 속도를 재 보세요. 지운 직후 크기를 적어 두고 2주 뒤에 다시 재면, 그 차이가 2주치입니다.
NVMe SSD 환경이라면 전체 용량의 10~15% 는 늘 남아 있도록, 그 선에 닿기 전에 한 번씩 비우면 됩니다.
NVMe는 빠르지만, 빈 공간이 10% 아래로 떨어지면 쓰기 속도가 눈에 띄게 떨어집니다. 컨트롤러가 빈 블록을 찾느라 시간을 쓰기 때문입니다.
용량을 비운 뒤 최적화(TRIM)를 한 번 돌리면 지운 자리가 실제로 반납됩니다. 조각 모음이 아니라 최적화입니다.
이 환경에서 남겨 둘 여유 용량은 전체 용량의 10~15% 정도로 잡으세요. 체감 속도가 느려졌다면 용량부터 확인하세요. 수명보다 여유 공간 문제인 경우가 훨씬 많습니다.
%USERPROFILE%\.cache\torch 폴더 속성으로 크기를 보세요.
숫자를 한 번 적어 두세요. 정리한 뒤 다시 재서 비교해야 효과를 알 수 있고, 다음 달에 같은 자리가 또 커졌다면 그건 지울 게 아니라 설정을 바꿔야 하는 항목입니다.
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 →완전히 막으면 그 프로그램이 제대로 안 돕니다. 크기를 제한하는 쪽이 현실적입니다.
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 다시 생긴다 문서입니다(NVMe SSD 기준). 경로와 명령어는 확인한 것만 적었고, 확인하지 못한 항목은 비워 두었습니다. 지우기 전에 반드시 크기를 먼저 재고, 되돌릴 수 없는 항목은 사본을 두세요.