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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AI-AMDAHL
category: Unified
confidence_score: 0.98
tags: [Computing, Performance, Parallelism, AmdahlsLaw]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Amdahls Law (암달의 법칙)|Amdahls Law (암달의 법칙)]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "아무리 엔진을 갈아 끼워도, 좁은 병목 구간이 전체 속도를 결정한다." 시스템 일부분을 병렬화하거나 개선했을 때 얻을 수 있는 전체 성능 향상의 한계는 개선되지 않은 나머지 부분(직렬 구간)에 의해 제한된다는 법칙이다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **The Formula**:
    - $Speedup = \frac{1}{(1-P) + \frac{P}{S}}$
    - $P$: 병렬화 가능한 부분의 비율.
    - $S$: 그 부분을 얼마나 빠르게 개선했는지의 배수.
- **Key Message**:
    - 프로그램의 90%를 100배 빠르게 만들어도, 변하지 않는 나머지 10% 때문에 전체 속도는 절대 10배 이상 빨라질 수 없다.
    - 성능 최적화 시 '어디를 개선할 것인가'보다 '어디가 변하지 않는가'를 먼저 보는 것이 중요하다.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
- 암달의 법칙은 '고정된 문제 크기'를 가정한다. 하지만 실제로는 컴퓨팅 파워가 커지면 문제의 크기 자체를 늘리는 경우가 많은데, 이를 설명하는 구스타프슨의 법칙(Gustafson's Law)이 병렬 컴퓨팅의 희망적인 측면을 보완해준다.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Related: [[Parallel-Computing|Parallel-Computing]] , Bottleneck-[[Analysis|Analysis]]
- Complement: Gustafsons-Law
