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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-COPR-001
category: Unified
confidence_score: 0.95
tags: [auto-reinforced, concurrent-programming, [[Parallel-Computing|Parallel-Computing]], multi-threading, [[Scalability|Scalability]], software-engineering]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Concurrent Programming|Concurrent Programming]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "멀티태스킹의 기술: 여러 작업을 동시에 수행하는 것처럼 보이게 하거나 실제로 동시에 실행함으로써, CPU 자원을 놀리지 않고 고성능 대규모 시스템을 지탱하는 현대 소프트웨어의 필수 근육."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
병행 프로그래밍(Concurrent Programming)은 여러 개의 연산이 겹치는 기간 동안 실행되도록 설계된 프로그래밍 패러다임입니다.

1.  **핵심 개념**:
    *   **Concurrency vs Parallelism**: 병행성은 작업들이 '겹치는 시간'에 진행되는 논리적 개념이고, 병렬성은 실제로 '동시에' 수행되는 물리적 개념.
    *   **Race Condition**: 여러 프로세스가 공유 자원에 동시에 접근할 때 결과가 예측 불가능해지는 치명적 버그.
    *   **Synchronization**: 데이터 무결성을 위해 임계 구역(Critical Section)을 잠그는(Lock) 등의 조정 기술.
2.  **왜 중요한가?**:
    *   멀티코어 CPU 시대에 하드웨어 성능을 온전히 끌어내기 위한 유일한 방법이며, 수백만 명의 동시 접속자를 처리하는 서버 아키텍처의 핵심임. (Scalability와 연결)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거 프로그래밍 정책은 '스레드(Thread)'를 직접 관리하며 고통받는 정책이었으나, 현대 정책은 '코루틴(Coroutine)'이나 '액터 모델(Actor Model)' 같은 고수준 추상화 정책을 통해 안전하고 쉬운 병행성 정책을 지향함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: AI 추론 정책에서, 수만 개의 연산을 병렬로 처리하는 GPU 아키텍처 환경에 최적화된 '대규모 병렬 연산 프로그래밍 정책'이 지능화의 물리적 토대가 됨.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Scalability|Scalability]], [[Backend|Backend]], [[Blocking|Blocking]], [[Technical-Architecture|Technical-Architecture]], [[Optimization|Optimization]]
- **Modern Tech/Tools**: Go (Goroutines), Rust (Ownership model), Node.js (Event Loop), CUDA (GPU parallelism).
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