링 어텐션(Ring Attention)과 무한 컨텍스트 아키텍처 (2025-10-03)

2025-12-13, G30DR

1. 서론: 대규모 언어 모델의 컨텍스트 확장과 메모리 장벽

인공지능(AI), 특히 자연어 처리(NLP) 분야는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 등장 이후 비약적인 발전을 거듭해 왔다. 그러나 모델의 파라미터 수가 수천억 개를 넘어서는 거대 언어 모델(LLM)의 시대에 진입했음에도 불구하고, 모델이 한 번에 처리할 수 있는 정보의 양, 즉 컨텍스트 윈도우(Context Window)의 길이는 여전히 물리적인 한계에 봉착해 있다. 이는 트랜스포머의 핵심인 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘이 입력 시퀀스 길이(N)에 대해 2차원적인(O(N^2)) 메모리 및 연산 복잡도를 가지기 때문이다.1

수십만에서 수백만 토큰에 이르는 ‘초장문 컨텍스트(Near-Infinite Context)’ 처리 능력은 단순히 긴 문서를 읽는 것을 넘어선다. 이는 책 한 권 전체를 단기 기억(Working Memory)에 올리고, 대규모 코드베이스 전체를 분석하여 버그를 수정하거나, 장시간의 고해상도 비디오를 프레임 단위로 이해하고 추론하는 멀티모달(Multimodal) AI의 필수 조건이 되었다.3 이러한 요구에 대응하기 위해 등장한 기술이 바로 **링 어텐션(Ring Attention)**이다. 링 어텐션은 기존의 메모리 효율적 어텐션 기법들이 가진 단일 디바이스의 메모리 제약을 근본적으로 해결하기 위해 제안되었으며, 다수의 가속기(GPU/TPU)를 링(Ring) 형태의 토폴로지로 연결하여 시퀀스 차원에서 연산을 분산 수행하는 혁신적인 아키텍처다.1

본 보고서는 링 어텐션의 이론적 배경부터 수학적 원리, 시스템 구현상의 최적화 기법, 그리고 이를 기반으로 구축된 최신 대규모 월드 모델(LWM)의 벤치마크 결과까지 포괄적으로 분석한다. 나아가 링 어텐션의 한계점으로 지적되는 인과적 마스킹(Causal Masking)에서의 워크로드 불균형 문제와 이를 해결하기 위한 스트라이프 어텐션(Striped Attention), 그리고 통신 대역폭 최적화를 위한 월페이서(WallFacer) 등 파생 기술들을 심도 있게 비교 분석함으로써, 무한 컨텍스트 시대를 향한 AI 시스템의 발전 방향을 제시한다.

2. 이론적 배경 및 문제 정의

2.1 바닐라 어텐션의 메모리 병목 현상

표준적인 점곱 어텐션(Scaled Dot-Product Attention)의 연산 과정은 쿼리(Q), 키(K), 밸류(V) 행렬을 입력받아 다음과 같이 수행된다. 입력 시퀀스의 길이를 s, 헤드 차원을 d라고 할 때, Q, K, V \in \mathbb{R}^{s \times d}의 크기를 가진다.
\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d}}\right)V
이 수식에서 가장 치명적인 병목은 QK^T 연산의 결과로 생성되는 어텐션 스코어 행렬 A \in \mathbb{R}^{s \times s}이다. 시퀀스 길이 s가 증가함에 따라 이 행렬의 크기는 제곱으로 증가한다. 예를 들어, s=100\text{K} (10만) 토큰일 경우, 중간 활성화(activation) 텐서를 저장하기 위한 메모리는 수십 기가바이트(GB) 수준으로 현대적인 고성능 GPU(예: A100 80GB) 한두 장으로 감당할 수 있다. 그러나 s=1\text{M} (100만) 토큰이 되면, 단일 레이어의 어텐션 행렬만으로도 테라바이트(TB) 단위의 메모리가 필요하게 되어, 현존하는 어떤 단일 하드웨어로도 처리가 불가능해진다.1

이 문제는 단순히 모델 파라미터를 나누는 모델 병렬화(Model Parallelism)나 데이터 병렬화(Data Parallelism)로는 해결되지 않는다. 배치 크기를 1로 설정하더라도 단일 시퀀스 자체가 메모리 용량을 초과하기 때문이다. 따라서 시퀀스 차원 자체를 분할하는 **시퀀스 병렬화(Sequence Parallelism)**가 필수적으로 요구된다.

2.2 블록와이즈 병렬 트랜스포머 (Blockwise Parallel Transformers)

링 어텐션의 이론적 토대는 블록와이즈 병렬 트랜스포머(BPT)에 있다. BPT의 핵심 아이디어는 거대한 s \times s 어텐션 행렬을 실제로 구체화(Materialize)하지 않고, 쿼리와 키, 밸류를 작은 블록 단위로 쪼개어 순차적으로 계산하는 것이다.1

어텐션 연산은 행렬 곱셈의 합으로 구성되므로 결합 법칙이 성립한다. 문제는 비선형 함수인 소프트맥스(softmax)다. 소프트맥스는 전체 행(row)에 대한 합계(분모)가 필요하므로, 전체 데이터를 보지 않고 부분적으로 계산하는 것이 까다롭다. 이를 해결하기 위해 온라인 소프트맥스(Online Softmax) 기법이 도입되었다.7

2.2.1 온라인 소프트맥스와 수치적 안정성

온라인 소프트맥스는 전체 K에 대한 내적 값을 모두 알지 못하더라도, 스트리밍 방식으로 소프트맥스를 계산할 수 있게 해준다. 이는 각 블록 단계에서 ’로컬 최대값(Local Maximum)’과 ’로컬 합(Local Sum)’을 유지하고, 새로운 블록이 들어올 때마다 이를 갱신(Rescaling)하는 방식으로 작동한다.

수치적 안정성을 위한 ’Safe Softmax’를 적용한 온라인 알고리즘은 다음과 같이 작동한다. 현재까지의 누적 합을 l_{old}, 현재까지의 최대값을 m_{old}라고 하고, 새로운 블록의 연산 결과를 통해 얻은 국소적 최대값을 m_{block}이라 할 때, 새로운 최대값 m_{new}와 누적 합 l_{new}는 다음과 같이 갱신된다7:
m_{new} = \max(m_{old}, m_{block})

l_{new} = l_{old} \cdot e^{m_{old} - m_{new}} + \sum e^{x_{block} - m_{new}}

여기서 e^{m_{old} - m_{new}} 항은 기존의 누적 값들이 새로운 최대값 기준으로 스케일링 되도록 보정하는 역할을 한다. 이를 통해 최종적으로 모든 블록을 순회하고 나면, 전체 데이터를 한 번에 소프트맥스 취한 것과 수학적으로 동일한 결과를 얻을 수 있다. 이 기법 덕분에 메모리 복잡도는 O(s^2)에서 O(s) 혹은 블록 크기 O(c) 수준으로 획기적으로 감소한다.8

3. 링 어텐션(Ring Attention) 아키텍처 및 메커니즘

3.1 기본 개념 및 링 토폴로지 구성

링 어텐션은 BPT의 블록와이즈 계산 방식을 다수의 디바이스(호스트)로 확장한 것이다. 모든 호스트가 논리적인 링(Ring) 형태로 연결되어 있다고 가정한다. 전체 입력 시퀀스는 N개의 호스트에 균등하게 분할(shard)된다. 각 호스트는 자신의 쿼리 블록(Q_i)을 고정적으로 유지한 채, 키(K)와 밸류(V) 블록만을 링을 따라 이웃 호스트로 순환시키며 어텐션을 계산한다.1

이 구조의 핵심은 **연산과 통신의 중첩(Overlap)**이다. 호스트 i가 현재 가지고 있는 K, V 블록으로 어텐션 스코어를 계산하는 동안, 동시에 백그라운드에서는 다음 호스트 i+1로 해당 블록을 전송하고, 이전 호스트 i-1로부터 새로운 블록을 수신한다.

3.2 상세 알고리즘 워크플로우

링 어텐션의 실행 과정은 크게 초기화 단계와 순환 루프 단계로 나뉜다.6

1. 초기화 (Initialization):

• 전체 시퀀스 길이 L을 디바이스 수 N으로 나누어, 각 디바이스가 L/N 길이의 시퀀스 블록을 담당하도록 한다.
• 각 디바이스 i는 로컬 입력에 대한 Q_i, K_i, V_i를 계산하여 메모리에 상주신다.

2. 외부 루프 (Outer Loop) - 쿼리 블록 처리:

• 각 디바이스는 자신이 담당하는 Q_i 블록에 대한 최종 출력 O_i를 계산할 책임이 있다.

3. 내부 루프 (Inner Loop) - 키/밸류 블록 순환 (N회 반복):

• Step 1 (Compute): 디바이스 i는 현재 메모리에 있는 K_{current}, V_{current} 블록과 자신의 Q_i를 사용하여 블록와이즈 어텐션을 수행한다. 이때 FlashAttention과 같은 커널을 사용하여 로컬 연산 효율을 극대화한다. 온라인 소프트맥스 통계량(최대값, 누적합)도 이 단계에서 갱신된다.
• Step 2 (Communicate): 연산이 수행되는 동안, 비동기 통신(Asynchronous Communication)을 통해 현재의 K, V 블록을 링의 다음 순서 디바이스로 전송(send)하고, 이전 순서 디바이스로부터 다음 단계에서 사용할 K, V 블록을 수신(recv)한다.

4. 최종 집계 (Finalization):

• 총 N-1번의 순환 후, 모든 디바이스는 전체 시퀀스의 모든 K, V 블록을 한 번씩 참조하게 된다.
• 온라인 소프트맥스의 최종 정규화 상수를 이용하여 누적된 어텐션 값들을 나누어주면, 수학적으로 정확한(Exact) 어텐션 출력 O_i가 완성된다.

이 방식에서 각 디바이스는 전체 어텐션 행렬을 저장할 필요가 없으며, 오직 현재 처리 중인 블록 크기에 해당하는 메모리만 사용한다. 결과적으로 메모리 요구량은 시퀀스 길이에 대해 선형적이지 않고, 디바이스 수에 반비례하여 감소하는 효과를 얻는다.5

3.3 제로 오버헤드(Zero-Overhead) 조건 및 통신 분석

링 어텐션이 ‘무한에 가까운’ 컨텍스트를 지원한다고 주장할 수 있는 근거는 통신 비용을 연산 비용 뒤로 완전히 숨길 수 있다는 점에 있다. 이를 만족하기 위한 조건은 산술 강도(Arithmetic Intensity) 분석을 통해 도출된다.1

블록 크기를 c, 디바이스 수를 N, 히든 차원을 d, 디바이스의 연산 성능을 F (FLOPs/s), 통신 대역폭을 B (Bytes/s)라고 하자.

• 연산량: 각 단계에서 수행되는 행렬 곱셈(QK^T 및 AV)의 연산량은 약 4dc^2 FLOPs이다.
• 통신량: 각 단계에서 전송해야 하는 K, V 블록의 데이터 크기는 2cd 요소(element)이며, 바이트 단위로는(데이터 타입에 따라 다르지만) b \cdot 2cd 바이트가 된다.

통신 시간이 연산 시간보다 작거나 같아야 오버헤드가 0이 되므로, 다음 부등식이 성립해야 한다.
\frac{\text{통신 데이터 양}}{\text{대역폭}} \le \frac{\text{연산량}}{\text{연산 속도}}

\frac{4cd \cdot (\text{bytes per element})}{B} \le \frac{4dc^2}{F}

이를 블록 크기 c에 대해 정리하면 다음과 같은 조건을 얻는다:
c \ge \frac{F}{B} \cdot (\text{constant})
즉, 블록 크기 c가 충분히 크다면, 행렬 연산의 복잡도(O(c^2))가 통신 복잡도(O(c))보다 빠르게 증가하므로, 연산 시간이 통신 시간을 압도하게 되어 통신 지연이 전체 실행 시간에 영향을 주지 않게 된다. 이는 추가적인 디바이스를 투입하여 링을 확장하더라도, 블록 크기만 유지된다면 성능 저하 없이 시퀀스 길이를 선형적으로 확장할 수 있음을 의미한다.1

4. 구현 및 시스템 최적화: Ring Flash Attention

4.1 FlashAttention과의 결합 (Orthogonality)

링 어텐션은 분산 처리를 위한 알고리즘이며, 단일 디바이스 내부의 연산 효율성을 높이기 위해서는 FlashAttention과 결합되는 것이 필수적이다. 이를 학계 및 업계에서는 Ring Flash Attention이라 칭한다.11

FlashAttention은 GPU의 느린 HBM(High Bandwidth Memory)과 빠른 SRAM 사이의 I/O를 최적화하는 타일링(Tiling) 기법이다. 링 어텐션의 내부 루프에서 수행되는 “로컬 쿼리와 수신된 키/밸류 블록 간의 어텐션“은 그 자체로 작은 어텐션 문제와 같다. 따라서 이 부분을 표준 PyTorch 연산 대신 FlashAttention 커널(예: flash_attn_func)로 대체하면, 메모리 읽기/쓰기 횟수를 줄여 연산 속도를 비약적으로 높일 수 있다.

이 두 기술은 서로 상충하지 않고 직교(Orthogonal)한다. 링 어텐션은 디바이스 간의 메모리 병목을 해결하고, FlashAttention은 디바이스 내의 메모리 대역폭 병목을 해결한다. 벤치마크 결과, Ring Flash Attention은 기존 방식 대비 40~75% 이상의 메모리 절감과 처리 속도 향상을 보여주었다.13

4.2 JAX 및 PyTorch 구현의 특징

링 어텐션의 구현체는 크게 JAX 기반(초기 논문 저자들의 구현)과 PyTorch 기반(오픈 소스 커뮤니티 및 기업들의 구현)으로 나뉜다.

• JAX 구현: 구글의 JAX 라이브러리, 특히 jax.shard_map (또는 pjit)과 같은 API는 텐서의 샤딩(sharding)과 분산 처리를 매우 직관적으로 지원한다. 링 어텐션 논문의 저자들은 JAX를 사용하여 TPU 클러스터상에서 링 통신을 구현하였으며, 이는 컴파일러 레벨에서 통신과 연산의 중첩을 자동으로 최적화하는 데 유리하다.3
• PyTorch 구현: PyTorch에서는 torch.distributed 패키지의 send, recv, isend, irecv와 같은 P2P 통신 프리미티브를 직접 사용하여 링 패턴을 구현한다. 최근에는 RingAttention 클래스나 래퍼(wrapper) 형태로 제공되어, 기존의 Attention 모듈을 쉽게 대체할 수 있도록 하고 있다. 또한, FlashAttention의 varlen (가변 길이) API와 결합하여 패킹(packing)된 시퀀스를 효율적으로 처리하는 기법들도 적용되고 있다.11

4.3 하드웨어 인터커넥트와 정밀도 고려사항

링 어텐션의 성능은 장치 간 연결 속도에 민감하다.

• NVLink vs Ethernet: NVIDIA GPU 환경에서는 GPU 간 직접 연결인 NVLink나 NVSwitch가 필수적이다. 대역폭이 낮은 PCIe나 이더넷을 사용할 경우, 앞서 언급한 제로 오버헤드 조건(c \ge F/B)을 만족하기 위해 필요한 블록 크기 c가 비현실적으로 커져야 하므로 병목이 발생한다.
• TPU 아키텍처: Google TPU v4/v5는 칩 간의 초고속 ICI(Inter-Chip Interconnect)가 3D 토러스(Torus) 구조로 연결되어 있어 링 어텐션과 같은 통신 패턴에 최적화되어 있다. 이는 초기 연구가 TPU 기반으로 1억 토큰 이상을 달성할 수 있었던 주요 배경이다.1
• 수치 정밀도 (Precision): 긴 시퀀스를 처리할 때 누적 합 연산에서 부동소수점 오차가 발생할 수 있다. 일반적으로 bfloat16을 사용하여 메모리를 절약하지만, 소프트맥스의 분모나 누적 합을 계산할 때는 float32로 캐스팅하여 정밀도를 유지하는 혼합 정밀도(Mixed Precision) 방식이 권장된다.12

5. 한계점과 진화: 인과적 마스킹과 워크로드 불균형

링 어텐션은 혁신적이지만, 디코더 전용(Decoder-only) 모델에서 사용되는 **인과적 마스킹(Causal Masking)**과 결합될 때 구조적인 비효율성이 발생한다.

5.1 삼각 행렬 연산과 유휴 상태 (Idle Time)

GPT와 같은 생성형 모델은 현재 토큰이 미래의 토큰을 참조하지 못하도록 어텐션 행렬에 상삼각(Upper-triangular) 마스킹을 적용한다. 즉, 어텐션 행렬의 절반 이상이 계산될 필요가 없는 0(또는 -\infty) 값이다.

링 어텐션에서 시퀀스를 연속된 덩어리(Contiguous Chunks)로 분할할 경우, 시퀀스의 앞부분을 담당하는 디바이스(예: GPU 0)는 참조할 과거 토큰이 적어 연산량이 적은 반면, 시퀀스의 뒷부분을 담당하는 디바이스(예: GPU N-1)는 거의 모든 토큰을 참조해야 하므로 연산량이 많다.

링 어텐션은 동기화된 링 구조이므로, 가장 연산이 많은 디바이스가 끝날 때까지 다른 디바이스들은 대기(Idle)해야 한다. 이로 인해 전체 시스템의 효율성이 절반 가까이 떨어지는 워크로드 불균형(Workload Imbalance) 문제가 발생한다.15

5.2 해결책: 스트라이프 어텐션 (Striped Attention)

이 문제를 해결하기 위해 **스트라이프 어텐션(Striped Attention)**이 제안되었다. 핵심 아이디어는 시퀀스를 연속적으로 자르는 것이 아니라, 토큰 인덱스를 순환적으로(interleaved) 분산시키는 것이다.

• 메커니즘: 예를 들어 2개의 GPU가 있을 때, 링 어텐션은 GPU 0이 [0, 1,…, L/2-1], GPU 1이 [L/2,…, L-1]을 갖는다. 반면 스트라이프 어텐션은 GPU 0이 짝수 인덱스 [0, 2, 4…], GPU 1이 홀수 인덱스 [1, 3, 5…]를 갖도록 할당한다.
• 효과: 이렇게 하면 모든 GPU가 시퀀스의 처음부터 끝까지 고르게 분포된 토큰들을 담당하게 된다. 결과적으로 인과적 마스킹에 의해 제외되는 연산량이 모든 GPU에 균등하게 분산되어, 특정 GPU에 부하가 집중되는 현상을 막는다.
• 성능: 실험 결과, 스트라이프 어텐션은 기존 링 어텐션 대비 최대 1.45배에서 1.65배의 처리량(Throughput) 향상을 보여주었으며, 이론적으로는 인과적 어텐션에서 2배 가까운 효율을 낼 수 있다.15

6. 링을 넘어서: 월페이서(WallFacer)와 토폴로지 최적화

GPU 클러스터의 규모가 수천 개로 커지거나 네트워크 환경이 복잡해질 경우, 단순한 1차원 링 토폴로지는 통신 지연(Latency)이 누적되어 비효율적일 수 있다. 이에 대한 대안으로 **월페이서(WallFacer)**와 같은 최신 연구들이 등장했다.

6.1 N-Body 문제로서의 어텐션

월페이서는 어텐션 연산을 물리학의 N-Body 시뮬레이션 문제와 유사하게 해석한다. 모든 입자(토큰)가 서로 상호작용해야 한다는 점에서 구조적으로 동일하기 때문이다. 월페이서는 단순 링 대신 다차원 링(Multi-dimensional Ring) 또는 2D/3D 메시 토폴로지를 활용하여 통신 경로를 최적화한다.17

6.2 월페이서 vs 링 어텐션 비교

월페이서는 특히 노드 간(Inter-node) 연결이 느리고 노드 내(Intra-node) 연결이 빠른 이질적인(Heterogeneous) 네트워크 환경에서 링 어텐션보다 우수한 성능을 발휘한다.

7. 사례 연구: Large World Model (LWM)

링 어텐션의 가장 강력한 실증 사례는 UC 버클리 연구팀이 공개한 **Large World Model (LWM)**이다. 이 연구는 링 어텐션을 사용하여 최대 100만(1M) 토큰 길이의 컨텍스트를 처리할 수 있는 오픈 소스 모델을 훈련시켰다.3

7.1 단계적 컨텍스트 확장 (Curriculum Learning)

LWM은 처음부터 100만 토큰으로 훈련하는 대신, 단계적으로 컨텍스트 길이를 늘려가는 커리큘럼 학습 방식을 채택했다.

• 단계: 32K \rightarrow 128K \rightarrow 512K \rightarrow 1M 토큰.
• 이유: 긴 시퀀스 훈련은 계산 비용이 막대하므로, 짧은 시퀀스에서 모델의 기본 능력을 배양한 후 점진적으로 긴 문맥 적응력을 키우는 것이 효율적이다. 또한, ’RoPE(Rotary Positional Embedding)’의 파장(wavelength)을 점진적으로 조정하여 위치 정보의 해상도를 유지했다.4

7.2 벤치마크 성과 분석

LWM은 링 어텐션을 통해 다음과 같은 벤치마크에서 압도적인 성과를 거두었다.

7.2.1 Needle In A Haystack (NIAH)

방대한 텍스트 더미 속에 숨겨진 특정 정보를 찾아내는 ‘바늘 찾기’ 테스트에서, LWM은 1M 토큰 길이에 대해서도 거의 완벽한 재현율(Recall)을 기록했다. 이는 GPT-4 Turbo나 Gemini Pro 1.5와 같은 최첨단 상용 모델들과 대등한 수준으로, 링 어텐션이 정보 손실 없이 정확하게(Exact) 어텐션을 수행함을 입증한다.4

7.2.2 장문 비디오 이해 (Long Video Understanding)

LWM은 비디오를 이미지 프레임의 시퀀스로 변환하여 텍스트와 함께 처리한다. 1시간 분량의 비디오 전체를 입력으로 받아 “25분 경에 등장한 인물이 입은 옷 색깔은?“과 같은 질문에 정확히 답변할 수 있었다. 이는 기존의 짧은 컨텍스트 모델들이 비디오를 짧게 잘라서 보거나 요약 정보에 의존해야 했던 한계를 극복한 것이다.20

8. 링 어텐션 vs 다른 병렬화 기법 비교

초장문 처리를 위한 시퀀스 병렬화 기법은 링 어텐션 외에도 DeepSpeed Ulysses, Megatron-SP 등이 존재한다. 각 기법의 장단점을 비교하면 다음과 같다.10

최근에는 하이브리드 방식이 주목받고 있다. 예를 들어, 노드 내부에서는 통신 속도가 빠르므로 Ulysses 방식을 사용하고, 노드 간 통신에서는 대역폭 효율이 좋은 링 어텐션을 사용하는 식이다. 이러한 계층적(Hierarchical) 접근법은 각 기법의 장점을 극대화한다.17

9. 향후 전망 및 결론

9.1 에피소드 기억을 가진 AI로의 진화

링 어텐션은 단순히 기술적인 최적화를 넘어, AI가 **에피소드 기억(Episodic Memory)**을 갖추는 토대를 마련했다. 100만 토큰, 나아가 1000만 토큰 이상의 컨텍스트는 AI가 사용자와의 수개월 치 대화 기록을 모두 기억하거나, 기업의 전체 문서를 숙지하고, 영화 전체의 서사를 이해할 수 있게 한다. 이는 AI 에이전트가 단발성 작업 수행자가 아닌, 지속적인 맥락을 공유하는 파트너로 진화함을 의미한다.

9.2 하드웨어와 소프트웨어의 공진화

링 어텐션의 등장은 하드웨어 설계에도 영향을 미치고 있다. 연산 속도(FLOPs)보다는 메모리 용량과 인터커넥트 대역폭이 초거대 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소가 되었다. 향후 AI 가속기는 칩 간의 초고속 P2P 통신 기능을 더욱 강화하는 방향으로 발전할 것이며, 소프트웨어 스택은 이질적인 네트워크 토폴로지를 자동으로 감지하여 최적의 통신 패턴(Ring, Tree, Mesh 등)을 선택하는 방향으로 고도화될 것이다.17

9.3 결론

링 어텐션(Ring Attention)은 트랜스포머 아키텍처의 물리적 한계로 여겨졌던 컨텍스트 길이 문제를 시스템 아키텍처 차원에서 해결한 기념비적인 기술이다. 블록와이즈 병렬 처리와 링 토폴로지를 통한 통신-연산 중첩은 O(N^2)의 복잡도를 가진 어텐션 메커니즘을 사실상 선형적인 확장성을 가진 구조로 탈바꿈시켰다.

물론 인과적 마스킹에 따른 워크로드 불균형이나 초대규모 클러스터에서의 통신 지연 등 해결해야 할 과제들이 남아있으나, 스트라이프 어텐션과 월페이서와 같은 후속 연구들이 이를 빠르게 보완하고 있다. 링 어텐션 기술의 성숙은 곧 인류가 생산한 모든 텍스트와 비디오 정보를 한 번에 ‘읽고’ ‘보는’ AI의 등장을 예고하며, 이는 범용 인공지능(AGI) 실현을 위한 중요한 퍼즐 조각이 될 것이다.

10. 참고 자료

1. Ring Attention with Blockwise Transformers for Near-Infinite Context, https://arxiv.org/html/2310.01889v1
2. Ring Attention - scaling attention across multiple devices - Peter Chng, https://peterchng.com/blog/2024/08/19/ring-attention-scaling-attention-across-multiple-devices/
3. haoliuhl/ringattention: Large Context Attention - GitHub, https://github.com/haoliuhl/ringattention
4. World Model on Million-Length Video And Language With Blockwise …, https://arxiv.org/html/2402.08268v4
5. Ring Attention with Blockwise Transformers for Near-Infinite Context, https://openreview.net/pdf?id=fXugVDtCQO
6. RingAttention with Blockwise Transformers for Near-Infinite Context, https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2024/file/1119587863e78451f080da2a768c4935-Paper-Conference.pdf
7. Ring Attention Explained | Coconut Mode, https://coconut-mode.com/posts/ring-attention/
8. Ring Attention vs All-Gather: Performance Comparison Report, https://medium.com/@mketkar_93090/ring-attention-vs-all-gather-performance-comparison-report-7c52d339f846
9. Ring Self-Attention in Scalable Transformers - Emergent Mind, https://www.emergentmind.com/topics/ring-self-attention-rsa
10. Breaking the Context Barrier: An Architectural Deep Dive into Ring …, https://uplatz.com/blog/breaking-the-context-barrier-an-architectural-deep-dive-into-ring-attention-and-the-era-of-million-token-transformers/
11. zhuzilin/ring-flash-attention - GitHub, https://github.com/zhuzilin/ring-flash-attention
12. lucidrains/ring-attention-pytorch - GitHub, https://github.com/lucidrains/ring-attention-pytorch
13. Ultra-Long Sequence Parallelism: Ulysses + Ring-Attention …, https://huggingface.co/blog/exploding-gradients/ulysses-ring-attention
14. Why Low-Precision Transformer Training Fails: An Analysis on Flash …, https://arxiv.org/html/2510.04212
15. Striped Attention: Faster Ring Attention for Causal Transformers - arXiv, https://arxiv.org/pdf/2311.09431
16. Accelerating Long-Sequence Transformers with Ring vs. Striped …, https://medium.com/@imranullahds/accelerating-long-sequence-transformers-with-ring-vs-striped-attention-on-multiple-gpus-4615da572af1
17. WallFacer: Harnessing Multi-dimensional Ring Parallelism … - arXiv, https://arxiv.org/html/2407.00611v3
18. (PDF) WallFacer: Guiding Transformer Model Training Out of the …, https://www.researchgate.net/publication/381882620_WallFacer_Guiding_Transformer_Model_Training_Out_of_the_Long-Context_Dark_Forest_with_N-body_Problem
19. Large World Models, https://largeworldmodel.github.io/lwm/
20. LVBench: An Extreme Long Video Understanding Benchmark, https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2025/papers/Wang_LVBench_An_Extreme_Long_Video_Understanding_Benchmark_ICCV_2025_paper.pdf
21. gpu-mode/ring-attention - GitHub, https://github.com/cuda-mode/ring-attention
22. Daily Papers - Hugging Face, https://huggingface.co/papers?q=block-wise%20causal%20attention