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[유용한 프로그램] GPU-Z 설치 및 활용 가이드: GPU 정보 확인과 성능 모니터링 본문

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[유용한 프로그램] GPU-Z 설치 및 활용 가이드: GPU 정보 확인과 성능 모니터링

곡마일장 2025. 9. 15. 08:00
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1. 개요

GPU-Z는 그래픽 카드의 상세 정보 확인과 성능 모니터링을 위해 널리 사용되는 무료 유틸리티입니다.
특히 GPU 제조사, 모델, VRAM, 클럭 속도, 온도, 드라이버 버전까지 실시간으로 확인할 수 있어, 게임, 그래픽 작업, 딥러닝 환경 구축 등 다양한 상황에서 유용합니다.

이번 글에서는 GPU-Z 설치 방법과 기본 사용법, 고급 기능, 활용 팁까지 자세히 설명합니다.


2. GPU-Z 다운로드

2.1 공식 웹사이트 이용

  • GPU-Z 공식 사이트: https://www.techpowerup.com/gpuz/
  • 다운로드 페이지에서 Setup Version 또는 Portable Version 선택 가능
    • Setup Version: 설치형, 자동 시작 아이콘 생성 가능
    • Portable Version: 설치 불필요, USB에 담아 바로 실행 가능
 

TechPowerUp

 

www.techpowerup.com

접속 시 페이지

2.2 주의사항

  • 반드시 공식 사이트에서 다운로드할 것 (악성코드 예방)
  • 최신 버전 사용 권장 (최신 GPU 및 드라이버 지원)

3. GPU-Z 설치 방법 (Setup Version)

3.1 설치 파일 실행

  1. 다운로드한 .exe 파일 실행
  2. 사용자 계정 컨트롤(UAC) 창 확인 → 선택

3.2 설치 옵션 선택

  • 설치 경로 지정 (기본값 사용 가능)
  • 바탕화면 아이콘 생성 여부 선택
  • 드라이버 및 추가 구성 요소 설치 옵션 확인

3.3 설치 완료

  • Finish 클릭 → GPU-Z 실행
  • 설치 과정 중 Windows Defender SmartScreen 경고가 뜨면 실행 허용 선택

5. GPU-Z 기본 화면 구성

5.1 Graphics Card 탭

  • GPU 모델, 제조사, BIOS 버전, 메모리 종류, 클럭 속도 등 표시
  • 실시간 GPU 클럭, 메모리 클럭, 온도, 부하 확인 가능

5.2 Sensors 탭

  • 실시간 센서 데이터 제공
    • GPU 온도
    • GPU 사용률
    • 메모리 사용량
    • 팬 속도
  • 로그 기능 사용 가능 → CSV 파일로 기록 가능

5.3 Advanced Features

  • ASIC Quality 확인 가능 (GPU 품질 평가)
  • GPU-Z는 NVIDIA, AMD, Intel GPU 모두 지원


6. GPU-Z 활용 예시

6.1 GPU 상태 모니터링

  • 게임 플레이 중 실시간 FPS 및 온도 확인
  • 과열, 쓰로틀링 예방

6.2 드라이버 및 BIOS 확인

  • GPU 드라이버 버전 확인 → 최신 드라이버 업데이트
  • BIOS 버전 확인 → GPU 펌웨어 업그레이드 시 필요

6.3 성능 비교 및 검증

  • GPU 클럭과 메모리 사용량 확인 → 오버클러킹 안정성 테스트
  • ASIC 품질 확인 → 채굴 성능, GPU 수명 예측

6.4 로그 기록

  • 센서 데이터 CSV 기록 → 장시간 부하 테스트 분석 가능
  • 예: 딥러닝 학습 시 GPU 부하, 온도 기록

7. GPU-Z 설치 후 유용한 팁

  1. Start with Windows: 자동 실행 설정 → 부팅 시 즉시 GPU 상태 확인
  2. Advanced Logging: 장시간 GPU 모니터링 시 CSV 기록 활용
  3. Screenshot 기능: 화면 캡처 → 블로그, 리뷰, 자료 작성 시 편리
  4. Portable 버전과 설치형 버전을 병행 → 필요 시 빠른 확인 가능

8. 결론

GPU-Z는 GPU 상세 정보 확인과 실시간 모니터링에 최적화된 유틸리티입니다.
설치 방법은 간단하지만, 센서 데이터 활용, 로그 기록, GPU 상태 체크까지 함께 익히면 PC 관리와 성능 최적화에 큰 도움이 됩니다.

GPU 관련 문제 해결, 오버클러킹, 산업용 GPU 모니터링, 딥러닝 환경 최적화 등 다양한 실무 상황에서 GPU-Z를 적극적으로 활용해 보시면 좋을 것 같습니다.

 

오늘도 글 읽어주셔서 감사합니다.

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