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10_Wiki/Topics_Blog/Threejs 성능 최적화.md

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 github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Threejs 성능 최적화"
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-# [[Threejs 성능 최적화]]
+# [[Threejs 성능 최적화|Threejs 성능 최적화]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > Three.js 성능 최적화는 CPU와 GPU 간의 통신 병목 현상을 유발하는 드로우 콜(Draw Call)을 줄이고 렌더링 파이프라인의 효율을 극대화하여 높은 프레임 속도를 유지하는 과정이다 [1-3]. 주로 `InstancedMesh` 및 `BatchedMesh`를 활용한 인스턴싱/배칭 기법, 텍스처와 지오메트리 압축, 프러스텀 컬링(Frustum Culling) 및 LOD(Level of Detail) 기법이 핵심적으로 사용된다 [4-9]. 최근에는 WebGL의 구조적 한계를 극복하기 위해 WebGPU와 컴퓨트 셰이더를 기반으로 한 GPU 주도 렌더링(GPU-driven Rendering) 기술로 발전하고 있다 [10, 11].
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 - **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- **Related Topics:** [[InstancedMesh]], BatchedMesh, [[WebGPU]], 드로우 콜 (Draw Call), LOD (Level of Detail)
+- **Related Topics:** [[InstancedMesh|InstancedMesh]], BatchedMesh, [[WebGPU|WebGPU]], 드로우 콜 (Draw Call), LOD (Level of Detail)
 - **Projects/Contexts:** Utsubo의 WebGPU 도입 (Segments.ai 등), InstancedMesh2 라이브러리, Three.js r171 WebGPURenderer
 - **Contradictions/Notes:** 드로우 콜을 줄이기 위해 `InstancedMesh`나 `BatchedMesh`를 도입하더라도 항상 성능이 향상되는 것은 아니다. `InstancedMesh`는 개별 컬링의 부재와 오버드로우로 인해 오히려 개별 렌더링보다 GPU FPS를 떨어뜨릴 수 있다는 점이 지적된다 [27, 30, 38]. 또한 `BatchedMesh`의 경우에도 천만 개 이상의 많은 폴리곤과 지오메트리를 처리할 때는 내부적인 다중 그리기(multi-draw) 버퍼 업로드 및 패킹 오버헤드로 인해 CPU 점유율이 40~60%까지 치솟고 프레임이 급감하는 현상이 보고되어, 상황에 따른 벤치마킹이 필수적이다 [39-43].