[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,67 +1,183 @@
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id: wiki-2026-0508-real-time-operation
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title: Real time Operation
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title: Real-time Operation
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-REOP-001]
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aliases: [Real-time Systems, RTOS, Real-time Inference]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.94
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tags: [auto-reinforced, real-time-Operation, latency, deterministic, responsiveness, extreme-performance]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [real-time, latency, rtos, streaming, inference]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: python
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framework: vllm
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# [[Real-time-Operation|Real-time-Operation]]
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# Real-time Operation
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "지각이 허용되지 않는 세계: 명령이 내려진 순간부터 결과가 나올 때까지의 시간(Latency)이 찰나로 제어되어야 하는 극한의 환경이자, 단 1ms의 오차로 생사가 갈리는 자율주행이나 산업 로봇의 필수 생존 조건."
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## 매 한 줄
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> **"매 deadline 의 miss 의 failure"**. Real-time 의 fast 와 X — predictable latency budget 의 within. Hard RT (RTOS, avionics) 의 missed deadline 의 catastrophic; soft RT (video, LLM streaming) 의 degraded UX.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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실시간 운영(Real-time-Operation)은 시스템의 반응 속도가 현실 세계의 물리적 시간 제약 내에 완벽히 들어와야 함을 보장하는 운영 방식입니다.
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## 매 핵심
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1. **Hard Real-time**: 정해진 시간 내에 응답하지 못하면 시스템 전체가 실패(Crash)로 간주되는 치명적 상황. (자율주행, 수술 로봇 등).
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2. **Soft Real-time**: 지연되면 품질은 떨어지지만 시스템이 멈추지는 않는 상황 (동영상 스트리밍 등).
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3. **핵심 기술 요소**:
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* **Deterministic Scheduling**: 다음 작업이 언제 실행될지 100% 예측 가능해야 함.
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* **Interrupt Handling**: 긴급 상황 발생 시 즉시 현재 작업을 멈추고 반응. ([[Fault-Tolerance|Fault-Tolerance]]와 연결)
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4. **왜 중요한가?**:
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* AI가 현실 세계로 튀어나와 인간과 협업(Physical Intelligence)하기 위해서는, 인간의 반응 속도보다 빨라야 안전과 신뢰를 확보할 수 있기 때문임.
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### 매 분류
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- **Hard RT**: 매 deadline 의 absolute (pacemaker, ABS brake). RTOS — VxWorks, QNX, Zephyr.
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- **Firm RT**: 매 occasional miss 의 OK but useless after deadline (live video frame).
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- **Soft RT**: 매 best-effort, degraded quality on miss (LLM token stream, web UI).
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 연산 성능 부족으로 실시간 처리가 '불가능의 영역 정책'이었으나, 현대 정책은 특수 하드웨어(ASIC, FPGA) 정책과 실시간 OS(RTOS) 정책을 통해 이를 극복함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 클라우드 연산 정책의 지연 시간을 없애기 위해 기기 자체에서 AI를 돌리는 '온디바이스 실시간 추론 정책'이 차세대 AI 운영의 핵심 정책이 됨. ([[Quantization|Quantization]]와 연결)
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### 매 Latency budgets
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- **HFT**: <10μs.
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- **Game frame (60fps)**: 16.6ms.
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- **VR frame (90fps)**: 11ms (motion-to-photon <20ms).
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- **Web TTI**: <200ms perceived instant.
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- **LLM TTFT**: <500ms (Claude Opus 4.7 streaming).
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- **LLM inter-token**: <50ms (20 tok/s minimum readable).
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Physical-Intelligence|Physical-Intelligence]], [[Fault-Tolerance|Fault-Tolerance]], [[Efficiency|Efficiency]], [[Hardware|Hardware]], [[Quantization|Quantization]]
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- **Modern Tech/Tools**: RTOS (FreeRTOS, QNX), EtherCAT, Edge AI (NVIDIA Jetson).
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### 매 Web real-time
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- **SSE**: 매 server-push, HTTP/1.1 + 2, simple. LLM streaming default.
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- **WebSocket**: bidirectional, binary OK. Chat, multiplayer.
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- **WebRTC**: 매 P2P, sub-100ms voice/video.
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- **HTTP/3 + WebTransport**: 매 2026 emerging — UDP-based, multiplexed.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 AI Real-time inference
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- **vLLM**: PagedAttention — 매 24x throughput vs naive.
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- **MLX (Apple Silicon)**: M3/M4 의 unified memory — Llama 3.x 70B 의 local realtime.
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- **Speculative decoding**: small draft model 의 2-3x speedup.
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- **KV cache**: 매 prefix sharing — system prompt 의 cache.
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- **Prompt caching (Anthropic)**: 매 90% cost cut, lower TTFT.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 응용
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1. LLM chat 의 streaming token-by-token.
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2. Video conferencing (WebRTC).
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3. Trading systems (kdb+, FPGA).
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4. Robotics control loop (ROS 2 + Zephyr).
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5. Live captioning (Whisper streaming).
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### LLM streaming with prompt cache
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```python
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from anthropic import Anthropic
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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client = Anthropic()
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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with client.messages.stream(
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model="claude-opus-4-7",
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max_tokens=2048,
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system=[{
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||||
"type": "text",
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||||
"text": LARGE_SYSTEM_PROMPT, # 10k+ tokens
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||||
"cache_control": {"type": "ephemeral"},
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||||
}],
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||||
messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
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||||
) as stream:
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||||
for text in stream.text_stream:
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||||
print(text, end="", flush=True)
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```
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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### SSE in FastAPI
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```python
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from fastapi import FastAPI
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from fastapi.responses import StreamingResponse
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import asyncio
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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app = FastAPI()
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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||||
async def event_stream():
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||||
for i in range(100):
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||||
yield f"data: token {i}\n\n"
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||||
await asyncio.sleep(0.05)
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||||
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||||
@app.get("/stream")
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||||
async def stream():
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||||
return StreamingResponse(event_stream(), media_type="text/event-stream")
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||||
```
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||||
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||||
### vLLM batched inference server
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||||
```python
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||||
from vllm import LLM, SamplingParams
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||||
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||||
llm = LLM(model="meta-llama/Llama-3.3-70B", tensor_parallel_size=4,
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||||
enable_prefix_caching=True)
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||||
params = SamplingParams(max_tokens=512, temperature=0.7)
|
||||
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# Continuous batching — 매 새 request 의 mid-batch 의 join.
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||||
outputs = llm.generate(prompts, params)
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||||
```
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### Game loop (fixed timestep)
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```rust
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const DT: f32 = 1.0 / 60.0;
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let mut acc = 0.0;
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let mut last = Instant::now();
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||||
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loop {
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let now = Instant::now();
|
||||
acc += (now - last).as_secs_f32();
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||||
last = now;
|
||||
while acc >= DT {
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||||
physics_step(DT);
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||||
acc -= DT;
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}
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||||
render(acc / DT); // interpolate
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||||
}
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||||
```
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||||
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||||
### RTOS task (Zephyr)
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||||
```c
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||||
K_THREAD_DEFINE(ctrl_tid, 1024, control_loop, NULL, NULL, NULL,
|
||||
K_PRIO_PREEMPT(2), 0, 0);
|
||||
|
||||
void control_loop(void *p1, void *p2, void *p3) {
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||||
while (1) {
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read_sensors();
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||||
compute_pid();
|
||||
actuate();
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||||
k_sleep(K_MSEC(10)); // 100Hz hard deadline
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||||
}
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||||
}
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Safety-critical (medical, auto) | Hard RT — RTOS, formal verification |
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| LLM chat | SSE streaming + prompt cache |
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| Multiplayer game | UDP + WebRTC / custom protocol |
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| Voice/video call | WebRTC |
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| HFT | Kernel bypass (DPDK), FPGA |
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| Robotics | ROS 2 + Zephyr/PREEMPT_RT Linux |
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**기본값**: SSE + Anthropic streaming for LLM, WebSocket for bidirectional chat.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Distributed-Systems]] · [[Operating-Systems]]
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||||
- 변형: [[Hard-Real-Time]] · [[Soft-Real-Time]] · [[Streaming]]
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||||
- 응용: [[LLM-Streaming]] · [[WebRTC]] · [[Game-Loop]]
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||||
- Adjacent: [[Latency-Optimization]] · [[Prompt-Caching]] · [[vLLM]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 user-facing chat (TTFT < 500ms), 매 long-output (token streaming UX), tool-use loops.
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**언제 X**: batch processing (use Batch API — 50% cheaper), embeddings (single-shot), latency-insensitive analytics.
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## ❌ 안티패턴
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- **Block on full response**: 매 user 의 spinner 의 30s — 매 stream 의 use.
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- **Soft RT 의 hard guarantees claim**: Linux + GC 의 hard RT X.
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- **No timeout**: hung connection 의 leak — `httpx.Timeout(30.0, connect=5.0)`.
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||||
- **No backpressure**: producer 의 consumer 의 outpace → OOM.
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- **Synchronous in event loop**: `time.sleep` 의 asyncio 의 block.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (vLLM docs, Anthropic streaming API, WebRTC RFC, Zephyr docs).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — RT systems + web streaming + LLM inference unified |
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Reference in New Issue
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