Antigravity Agent
2.0 KiB
2.0 KiB
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| PARALLEL-001 | Dev | 1.0 |
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2026-04-26 |
Parallel Computing (병렬 컴퓨팅)
📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
"동시에 여러 일을 처리하여 시간의 장벽을 넘어서라" — 하나의 커다란 문제를 여러 개의 작은 문제로 나누어 여러 프로세서가 동시에 계산하게 함으로써 연산 속도를 비약적으로 향상시키는 기법.
📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- 추출된 패턴: 연산 독립성이 있는 작업들을 식별하여 물리적으로 분리된 여러 연산 장치(CPU 코어, GPU)에 할당하고 동시에 실행하는 처리 패턴.
- 세부 내용:
- Data Parallelism: 데이터를 쪼개어 여러 프로세서가 동일한 연산을 수행 (예: 행렬 곱셈).
- Task Parallelism: 서로 다른 작업을 여러 프로세서가 나누어 수행.
- Shared vs Distributed memory: 연산 장치들이 메모리를 공유하는지, 각자 독립된 메모리를 사용하는지에 따른 통신 방식 차이.
- GPU Computing: 수천 개의 코어를 활용하여 딥러닝과 같은 대규모 병렬 연산에 특화된 환경 제공.
⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- 과거 데이터와의 충돌: 단일 코어 클럭 성능 향상에 의존하던 시대를 지나, 멀티 코어와 이기종 컴퓨팅(Heterogeneous Computing)이 표준이 된 시대로 전환.
- 정책 변화: Antigravity 프로젝트의 대규모 위키 인덱싱 작업 시, 병렬 컴퓨팅 기법을 적용하여 수천 개의 문서를 수 분 내에 처리함.
🔗 지식 연결 (Graph)
- Distributed-Computing, Linear-Algebra-for-ML, GPU-Architecture, Amdahls-Law
- Raw Source: 10_Wiki/Topics/AI/Parallel-Computing.md