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10_Wiki/Topics_GD/Scalability-in-AI-Systems.md

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 id: SYS-SCALE-AI-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
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 last_reinforced: 2026-04-26
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-# Scalability in AI[[ system]]s (AI 시스템의 확장성)
+# Scalability in AI[[_system|system]]s (AI 시스템의 확장성)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "폭증하는 트래픽과 데이터 앞에 시스템이 무너지지 않도록, 선형적 확장(Scaling)이 가능한 모듈형 아키텍처를 구축하고 병목을 선제적으로 해체하라" — 사용자 수나 데이터 규모가 커져도 성능 저하 없이 자원을 추가하여 대응할 수 있는 AI 인프라의 능력.
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 - **핵심 확장 전략:**
     - **Load Balancing:** 트래픽을 여러 추론 서버로 균등하게 분산.
     - **Model Parallelism:** 거대 모델을 여러 GPU에 나누어 적재.
-    - **Asynchronous [[Processing]]:** 무거운 작업은 큐(Queue)를 통해 비동기로 처리.
+    - **Asynchronous [[Processing|Processing]]:** 무거운 작업은 큐(Queue)를 통해 비동기로 처리.
     - **Microservices:** 기능을 쪼개어 독립적으로 확장 가능하게 설계.
 - **의의:** 실험실 수준의 AI 모델이 수억 명이 사용하는 대규모 상용 서비스(예: ChatGPT)로 거듭나기 위한 필수적인 공학적 토대.
 
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 동시 접속자 수 증가에 대비하여, 도커(Docker)와 쿠버네티스(Kubernetes) 기반의 컨테이너 환경에서 유연하게 확장 가능한 마이크로서비스 구조를 기본 채택함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- System-Design-for-AI-Scale, [[High-Availability-Systems]], [[Parallel-Computing-in-AI]], Cloud-Computing-Foundations
+- System-Design-for-AI-Scale, [[High-Availability-Systems|High-Availability-Systems]], [[Parallel-Computing-in-AI|Parallel-Computing-in-AI]], Cloud-Computing-Foundations
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Scalability-in-AI-Systems.md