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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-RATT-001
category: Unified
confidence_score: 1.00
tags: [auto-reinforced, ring-attention, context-parallelism, distributed-training, ultra-long-context]
last_reinforced: 2026-05-04
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# [[Ring Attention|Ring Attention]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "무한을 향한 연결고리: 단일 GPU의 메모리 한계를 넘어, 여러 장치를 링(Ring) 형태로 연결하고 데이터를 순환시키며 어텐션을 계산함으로써, 이론적으로 무한대에 가까운 '초거대 컨텍스트' 확장을 실현하는 분산 처리의 혁신."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
Ring Attention은 여러 GPU 또는 가속기 장치에 걸쳐 시퀀스 데이터를 분산 처리함으로써, 단일 장치의 메모리 용량을 초과하는 초장거리 문맥(Ultra-long context)을 학습하고 추론할 수 있게 해주는 기술입니다.

1.  **핵심 메커니즘 (Context Parallelism)**:
    *   **시퀀스 분할**: 입력 문장을 $N$개의 조각으로 나누어 $N$개의 GPU에 분산 배치합니다.
    *   **링 통신 (Ring Communication)**: 각 GPU는 자신이 가진 Query를 고정하고, 다른 GPU들이 가진 Key/Value 블록을 링 형태로 전달받아 순차적으로 어텐션을 계산합니다.
    *   **비동기 처리**: 다음 KV 블록을 미리 받아오는 통신과 현재 블록의 연산을 겹쳐서 수행(Overlap)함으로써 통신 대기 시간을 최소화합니다.
2.  **주요 특징**:
    *   **확장성**: 장치 수($N$)가 늘어날수록 처리 가능한 컨텍스트 길이가 선형적으로 증가합니다 (예: 1M, 10M 토큰 이상).
    *   **정확도**: 근사치가 아닌 Full-Attention을 분산 환경에서 정확하게 계산해냅니다.
3.  **의의**:
    *   최근의 '백만 토큰 컨텍스트' 경쟁(Gemini, Claude 등)을 뒷받침하는 핵심 인프라 기술 중 하나로 평가받습니다.

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
*   **통신 오버헤드**: 장치 간 데이터 전송(P2P Communication) 속도가 전체 성능의 병목이 될 수 있습니다. 따라서 NVLink와 같은 고속 인터커넥트가 필수적입니다.
*   **FlashAttention과의 상충**: 분할된 블록 단위로 FlashAttention을 수행할 때 발생하는 효율성 저하를 막기 위해, 통신 패턴을 극도로 정밀하게 설계해야 합니다 (예: USP 전략).

## 🔗 지식 연결 (Graph)
*   **상위 개념**: [[Attention Mechanisms|Attention Mechanisms]], [[Distributed Training|Distributed Training]]
*   **비교/보완 기술**: [[Flash Attention|Flash Attention]], [[Sparse Attention|Sparse Attention]]
*   **응용 분야**: 100만 토큰 이상 장거리 문맥 모델링, 복잡한 코드베이스 전체 분석

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*Last updated: 2026-05-04*
