[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Linux-Performance-Tuning.md

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 id: SYS-LINUX-PERF-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [infrastructure, linux, performance-tuning, sysadmin, optimization, observability]
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 last_reinforced: 2026-04-26
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 - **추출된 패턴:** "Resource Bottleneck Identification" — CPU, 메모리, I/O, 네트워크 등 시스템의 4대 핵심 자원을 실시간 모니터링하고, 병목 현상이 발생하는 지점의 커널 설정을 동적으로 조정하여 시스템 전체의 효율을 높이는 최적화 패턴.
 - **주요 튜닝 영역:**
     - **CPU:** 스케줄러 정책(CFS) 조정 및 CPU Affinity 설정을 통해 캐시 적중률 향상.
-    - **Memory:** Huge Pages 사용으로 TLB 오버헤드 감소, 가상 메모리 스와핑(Swappiness) 최적화.
-    - **Storage/IO:** 디스크 I/O 스케줄러(Deadline, BFQ) 선택 및 파일 시스템 마운트 옵션 조정.
+    - **[[memory]]:** Huge Pages 사용으로 TLB 오버헤드 감소, 가상 메모리 스와핑(Swappiness) 최적화.
+    - **[[Storage]]/IO:** 디스크 I/O 스케줄러(Deadline, BFQ) 선택 및 파일 시스템 마운트 옵션 조정.
     - **Network:** TCP 윈도우 사이즈, 백로그 큐 크기 조정을 통한 대량 트래픽 처리 성능 향상.
 - **의의:** 고성능 AI 모델 학습이나 실시간 서빙 시스템에서 하드웨어 비용을 절감하면서도 최상의 사용자 경험을 제공하기 위한 필수 인프라 역량.
 
@@ -25,5 +25,5 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트의 서버 환경은 AI 연산의 특성에 맞춰 대규모 메모리 페이지 할당과 비동기 I/O 처리에 최적화된 리눅스 커널 튜닝 프로파일을 상시 적용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- System-Design-for-AI-Scale, [[High-Availability-Systems]], Cloud-Computing-Foundations, GPU-Architecture-for-AI
+-[[ system]]-Design-for-AI-Scale, [[High-Availability-Systems]], Cloud-Computing-Foundations, [[GPU-Architecture]]-for-AI
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Linux-Performance-Tuning.md