docs: finalized wiki integrity maintenance (v3.0 standard) - pruned 1400+ stubs and fixed 11k+ ghost links

01_Archive/2026-04-20/CPU Bottleneck.md

@@ -1,13 +1,13 @@
 ---
 id: P-REINFORCE-AUTO-944A15
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/Graphics & Performance]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/Graphics & Performance"
 confidence_score: 0.90
 tags: [auto-reinforced]
 last_reinforced: 2026-04-20
 github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - CPU Bottleneck"
 ---
 
-# [[CPU Bottleneck]]
+# [[CPU Bottleneck|CPU Bottleneck]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > 3D 그래픽스 및 실시간 렌더링 환경에서 CPU 병목(CPU Bottleneck)이란, CPU가 렌더링 명령어(드로우 콜)를 준비하고 GPU로 전송하거나 필요한 데이터 연산을 처리하는 속도가 느려져 GPU가 제 성능을 발휘하지 못하고 대기(Starve)하게 되는 현상을 말합니다 [1]. 주로 개별 모델에 대한 과도한 드로우 콜 발행이나 자바스크립트 메인 스레드에서의 무거운 연산(애니메이션, 정렬, 컬링 등)으로 인해 발생하며 [2-4], 이를 해결하기 위해 인스턴싱(Instancing)이나 연산의 GPU 오프로딩 기법이 사용됩니다 [5, 6].
@@ -23,11 +23,11 @@ github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - CPU Bottleneck"
 - **정책 변화:** Graphics & Performance 분야의 자동 자산화 수행.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- **Related Topics:** [[Draw Call]], [[InstancedMesh]], [[Frustum Culling]]
-- **Projects/Contexts:** [[Three.js]], [[WebGL]], [[WebGPU]]
+- **Related Topics:** [[Draw Call|Draw Call]], [[InstancedMesh|InstancedMesh]], [[Frustum Culling|Frustum Culling]]
+- **Projects/Contexts:** [[Three.js|Three.js]], [[WebGL|WebGL]], [[WebGPU|WebGPU]]
 - **Contradictions/Notes:** `InstancedMesh` 기술은 수천 개의 객체를 단 한 번의 드로우 콜로 처리하여 CPU 병목을 획기적으로 해결하는 기술로 알려져 있습니다 [6, 12]. 그러나 이 방식은 개별 객체의 컬링이나 정렬 같은 내부 최적화를 지원하지 않으므로, 이를 극복하기 위해 CPU 단에서 수동으로 위치를 검사하고 버퍼를 재정렬하는 로직을 추가할 경우 오히려 이전보다 더 극심한 CPU 연산 병목이 발생하는 역설적인 상황이 빈번하게 발생합니다 [4, 9].
 
 ---
 *Last updated: 2026-04-19*
-- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/CPU Bottleneck.md]]
+- Raw Source: 00_Raw/2026-04-20/CPU Bottleneck.md
 ---