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id: P-REINFORCE-AUTO-PACO-001
category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
confidence_score: 0.94
tags: [auto-reinforced, parallel-computing, concurrent-computing, performance, hardware, supercomputing]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Parallel-Computing]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "동시 다발적 연산의 힘: 하나의 거대한 계산을 아주 작은 단위들로 쪼개어 수천, 수만 개의 프로세서에 나누어 주고 동시에 처리하게 함으로써, 수백 년 걸릴 작업을 단 며칠로 단축하는 디지털 물량 공세의 기술."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
병렬 컴퓨팅(Parallel-Computing)은 많은 계산이나 프로세스가 동시에 실행되는 컴퓨팅 유형입니다.

1.  **핵심 유형**:
    *   **Bit-level Parallelism**: 데이터 단위를 쪼개 처리.
    *   **Instruction-level Parallelism**: CPU가 여러 명령어를 겹쳐서 실행 (Pipeline).
    *   **Data Parallelism**: 각 프로세서가 동일 연산을 서로 다른 데이터 덩어리에 수행. (MapReduce와 연결)
    *   **Task Parallelism**: 서로 다른 작업을 각각의 프로세서에 맡김.
2.  **왜 중요한가?**:
    *   단일 CPU 속도의 물리적 한계(Moore's Law의 둔화)를 정면 돌파할 유일한 방법이며, 현대 AI의 빅뱅을 이끈 GPU 연산의 이론적 기초이기 때문임. (High-Performance Computing (HPC)와 연결)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 전력 효율 정책 때문에 병렬화에 한계가 있었으나, 현대 정책은 저전력 코어를 수만 개 때려 박는 특수 칩(TPU, NPU) 정책을 통해 병렬화의 효율 정책을 극대화함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 한 대의 서버를 넘어 수천 대의 서버를 엮는 '분산 병렬 컴퓨팅 정책'이 대세가 되며, '암달의 법칙(병렬화 효율의 상한선 정책)'을 극복하기 위한 소프트웨어적 오케스트레이션 정책이 중요해짐.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[High-Performance Computing (HPC)]], [[MapReduce]], [[Hardware]], [[Efficiency]], [[Deep Learning (DL)]]
- **Modern Tech/Tools**: CUDA (NVIDIA), MPI, OpenMP, TPU (Google), Cluster computing.
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