docs(embed-candle): 도그푸딩 + A1 반증 + MKL 부정결과 증거 기록

- HOTFIXES + release-notes: candle 전체 도그푸딩 997 docs/23,151 chunks/에러 0 (9.5h)
- A1(taskset -c 0-3) 실서버 반증: 4코어 제한에도 onnxruntime segfault → candle 만이 실 해법
- MKL 가속 부정 결과: 코어 더 쓰나 38~50% 느림 → 미채택, 순수-Rust 유지
- 패리티 2.01e-7 재확인, 성능 트레이드오프 명시

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

tasks/HOTFIXES.md

@@ -58,8 +58,33 @@ CI 기본 제외). 이 수치가 `embedding_version` 유지(재색인 0) 결정
 `num_threads` 가 serde default(0)로 채워져 그대로 파싱.
 
 **잔여 게이트 (사용자 실행, Claude 불가).** 그 듀얼소켓 NUMA 서버에서
-`provider=candle` 로 5150-doc ingest 가 double-free 없이 EXIT=0 완주하는지
-PR 머지 전/후 검증 예약 (meta-spec §4.3).
+`provider=candle` 로 ingest 가 double-free 없이 EXIT=0 완주하는지 — 사용자
+배포·실사용이 곧 이 검증을 겸한다 (meta-spec §4.3).
+
+**도그푸딩 (2026-06-02, 단일소켓 12-thread VM).** `provider=candle` +
+`config-candle.toml`(expansion off — 임베더 격리) 로 `/build/dogfood/corpus`
+전체 재색인: **scanned=998, new=997, errors=0, stderr=0, KB 997 docs /
+23,151 chunks**, duration ≈ 34,329 s (9.5 h). candle 가 23k+ 청크를 메모리
+오류 0 으로 완주 — onnxruntime 이 서버에서 6/5150 에 죽던 것과 정반대.
+(이 VM 은 비-NUMA 라 NUMA 자체 재현은 아니나, candle 은 onnxruntime 을
+호출하지 않으므로 동일 크래시 종류가 구조적으로 불가.)
+
+**A1(taskset/numactl) 워크어라운드 실서버 반증 (2026-06-02).** 사용자가 NUMA
+서버에서 `taskset -c 0-3 kebab ingest`(fastembed/onnx 바이너리) 실행 → 4코어로
+제한했는데도 6/5150 에서 `세그멘테이션 오류 (core dumped)`. 스레드 축소가
+onnxruntime 힙 손상을 제거하지 못함(크래시 위치만 3→6 이동). 결론: 이 크래시는
+스레드 *수* 문제가 아니라 onnxruntime 네이티브 코드의 메모리 안전 결함 →
+**A1 은 신뢰 불가 우회책. candle(onnxruntime-free)이 유일한 실 해법.**
+
+**MKL 가속 부정 결과 (2026-06-02).** "candle 이 코어를 더 쓰게" 하려고 candle
+`mkl` feature(Intel MKL) 를 벤치 (e5-large, 512-tok 청크, N=32):
+pure-Rust 1857 ms/chunk(381% CPU) vs MKL 2574 ms/chunk(896% CPU, rayon12+mkl12)
+/ 2792 ms/chunk(817% CPU, rayon1+mkl12). **MKL 은 코어를 더 쓰지만 모든 설정에서
+38~50% 더 느림** (MKL 2020.1 sgemm + 스레드 오버헤드/과다구독; candle 0.10.2 는
+f16 `hgemm_` 미해결로 링크도 실패 — 벤치는 호출 안 되는 스텁으로 우회). 또
+pure-Rust 는 rayon 8↔12 간 throughput 불변(~1.86 s/chunk) — 병목은 코어 수가
+아니라 candle e5-large/512tok 커널 효율. **결론: MKL 미채택, 순수-Rust 유지(안전
+최상 + CPU 에서 더 빠름). 속도 레버는 코어가 아니라 청크 길이/모델 크기/GPU.**
 
 amends: `docs/superpowers/specs/2026-06-01-embed-candle-track-spec.md`.