AI 모델의 ‘긴 문장 처리’ 한계 돌파, 딥시크의 새 어텐션 기술 화제

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【서론 – 긴 문장 처리의 한계와 새로운 도전】

최근 AI 언어 모델이 실제 응용 사례에서 심층 추론, 저장소 수준의 코드 생성, 다중 턴 자율 에이전트 시스템 등 다양한 작업을 수행함에 따라, 긴 문맥 처리 능력이 매우 중요해지고 있습니다. 그러나 기존의 어텐션 메커니즘은 6만4천 토큰에 달하는 긴 문맥을 처리할 때 전체 지연 시간의 70~80%를 어텐션 계산에 소비하는 병목 현상이 존재합니다. 이러한 문제는 AI 모델이 전체 문맥을 이해하고, 긴 대화나 복잡한 코드 생성, 심도 있는 추론 작업을 수행하는 데 큰 장애물로 작용하고 있습니다. 이에 따라 차세대 AI 언어 모델은 긴 문맥 처리 효율을 높이기 위한 새로운 어텐션 기술을 적극적으로 모색하고 있습니다.

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【Ⅰ. 기존 스파스 어텐션 방식의 한계】

기존 연구에서는 긴 문맥 처리를 위해 소프트맥스 어텐션 구조를 대체할 수 있는 여러 스파스 어텐션(sparse attention) 방법들이 제안되었습니다. 연구진은 기존 접근법들을 크게 세 가지 유형으로 분류하여 분석하였습니다.
1. 고정 스파스 패턴(슬라이딩 윈도우 방식)
슬라이딩 윈도우 방식은 입력 시퀀스를 일정한 길이의 고정된 창(window)으로 나누어 어텐션을 계산함으로써 메모리와 계산 비용을 줄일 수 있습니다. 그러나 이 방식은 전체 문맥을 고루 이해해야 하는 작업에서 성능 제한을 보이며, 중요한 토큰 간의 관계를 충분히 포착하지 못하는 한계가 있습니다.
2. 동적 토큰 제거 방식(H2O, SnapKV 등)
동적 토큰 제거 방식은 디코딩 중 KV-캐시(memory)를 효율적으로 관리하여 불필요한 토큰들을 제거하는 기법을 사용합니다. 이 방식은 메모리 사용량을 줄일 수 있으나, 미래 예측에 중요한 토큰이 실수로 제거되는 위험이 있어 전체 성능에 악영향을 미칠 수 있습니다.
3. 쿼리 기반 선택 방식(Quest, InfLLM, HashAttention, ClusterKV 등)
이들 방식은 입력 문장을 청크 단위로 나누고, 각 청크 내에서 중요도를 평가하여 어텐션 계산 대상 토큰을 선택합니다. 그러나 학습 단계에서의 최적화가 어려워, 실제 추론 시 효율성을 극대화하는 데 한계가 있음이 확인되었습니다.

연구진은 이와 같이 기존 스파스 어텐션 기법들이 이론적으로는 계산량을 줄일 수 있으나, 실제 구현 및 추론 단계에서는 전체 속도 향상으로 이어지지 않는 “효율적 추론의 환상”에 빠져 있다고 분석하였습니다.

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【Ⅱ. NSA(Native Sparse Attention) 구조와 기술적 혁신】

딥시크(DeepSeek)는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 NSA(Native Sparse Attention)라는 새로운 어텐션 구조를 제안하였습니다. NSA는 세 가지 병렬 어텐션 경로를 활용하여 입력 시퀀스의 긴 문맥 정보를 효율적으로 처리합니다.
1. 압축된 거시적 토큰 경로
전체 문맥에서 핵심 정보를 요약한 압축된 토큰을 생성하여, 전체 문맥의 전반적인 흐름과 중요한 내용을 반영합니다. 이 경로를 통해 모델은 긴 문맥의 거시적 정보를 빠르게 파악할 수 있습니다.
2. 선택적으로 유지된 미시적 토큰 경로
중요한 세부 정보를 담고 있는 미시적 토큰들을 선택적으로 유지합니다. 이 경로에서는 전체 문맥 중에서 미래 예측에 중요한 토큰만을 선별하여 어텐션 계산에 반영함으로써, 불필요한 계산을 줄이고 중요한 정보의 손실을 방지합니다.
3. 지역 문맥 정보를 위한 슬라이딩 윈도우 경로
입력 문맥의 국소 정보를 효과적으로 포착하기 위해 슬라이딩 윈도우 기법을 적용합니다. 이 방식은 지역적 문맥의 세밀한 정보까지 반영하여, 전체 문맥 이해에 기여합니다.

구체적인 구현에서는 압축 블록 크기(l)를 32, 슬라이딩 스트라이드(d)를 16, 선택 블록 크기(l’)를 64, 선택 블록 수(n)를 16(초기 1블록과 지역 2블록 포함), 슬라이딩 윈도우 크기(w)를 512로 설정하여 최적의 성능을 도출하였습니다. NSA는 이와 같이 세 가지 경로를 병렬로 처리함으로써, 전체 문맥 처리 시 발생하는 계산 비용과 메모리 접근 부담을 대폭 줄이고, 실제 추론 속도 및 효율성을 크게 향상시켰습니다.

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【Ⅲ. 벤치마크 평가 및 성능 향상 효과】

NSA를 적용한 모델은 여러 분야의 벤치마크 테스트에서 기존 풀 어텐션 모델을 뛰어넘는 성능을 보였습니다.
1. 지식 및 추론 성능
NSA를 적용한 딥시크-R1, 제미니 1.5 프로 등 차세대 모델은 MMLU, MMLU-PRO, CMMLU와 같은 지식 평가 지표, BBH, GSM8K, MATH, DROP 등 추론 평가 지표에서 기존 모델보다 높은 점수를 기록하였습니다. 특히 DROP 테스트에서는 +0.042, GSM8K 테스트에서는 +0.034의 성능 향상을 보였으며, 총 9개 평가 지표 중 7개에서 우수한 성능을 나타냈습니다.
2. 롱벤치(LongBench) 평가
롱벤치 평가에서도 NSA를 적용한 모델은 0.469점을 기록하여, 기존 풀 어텐션 모델의 0.437점을 능가하는 성과를 보였습니다. 이는 긴 문맥을 처리하는 데 있어 NSA 구조가 효과적으로 작동함을 증명하는 결과입니다.
3. 처리 속도 향상
8-GPU A100 시스템에서 진행된 성능 테스트 결과, NSA는 6만4천 토큰 길이의 시퀀스를 처리할 때 디코딩 단계에서 최대 11.6배, 순방향 전파 단계에서 9.0배, 역방향 전파 단계에서 6.0배의 속도 향상을 달성하였습니다. 특히 디코딩 단계에서는 메모리 접근 횟수를 획기적으로 줄여, 기존 모델이 필요로 하는 65,536 토큰 대비 5,632 토큰만으로도 처리가 가능해졌습니다.
4. 수학적 추론 성능
딥시크-R1의 지식을 증류하여 32K 길이의 수학적 추론 트레이스로 10B 토큰의 지도 학습을 수행한 결과, NSA-R 모델은 미국 수학 초청 시험(AIME) 벤치마크에서 8K 문맥에서 12.1%, 16K 문맥에서 14.6%의 정확도를 달성하였습니다. 이는 동일 조건에서 기존 풀 어텐션 모델이 보인 4.6%와 9.2%를 크게 상회하는 결과로, 긴 문맥 처리에서 NSA의 우수성을 입증합니다.

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【Ⅳ. 기술 구현의 도전과 해결 방안】

NSA 구조는 단순히 계산량 감소를 이론적으로 제시한 것에 그치지 않고, 실제 시스템 구현과 하드웨어 최적화를 통해 그 성능을 극대화하였습니다.
1. 효율적 추론의 환상 극복
기존 스파스 어텐션 방식들은 디코딩이나 프리필링 단계 중 하나에서만 최적화되어 전체 추론 효율성이 떨어지는 ‘단계 제한적 희소성’ 문제가 있었습니다. NSA는 전체 추론 과정에서 모든 단계를 동시에 최적화할 수 있도록 계층적 토큰 모델링을 도입하였습니다. 이를 통해 이론적으로 계산량이 감소하는 효과가 실제 추론 속도로 이어지도록 설계하였습니다.
2. 하드웨어 친화적 알고리즘 설계
NSA는 텐서 코어(Tensor Core) 활용과 메모리 접근 패턴 최적화를 통해, 기존 어텐션 방식보다 하드웨어 효율성을 극대화하였습니다. MQA(Multiple-Query Attention)나 GQA(Grouped-Query Attention)와 같은 최신 어텐션 아키텍처와의 호환성을 고려하여, 메모리 접근 횟수를 줄이고 계산 효율을 높였습니다. 이로 인해 NSA는 8-GPU A100 시스템에서 6만4천 토큰 문맥을 처리할 때 매우 높은 속도 향상을 달성할 수 있었습니다.
3. 종단간 학습 지원 및 대규모 모델 적용
NSA는 27B 파라미터 트랜스포머 모델에서 260B 토큰으로 사전 학습을 수행하며, 종단간 학습이 가능한 구조임을 입증하였습니다. 기존의 스파스 어텐션 방식들이 추론 단계에서만 적용되거나 학습 효율성이 떨어지는 한계를 극복하기 위해, NSA는 학습과 추론 모두에서 최적의 성능을 발휘하도록 설계되었습니다.

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【Ⅴ. 종합 평가 및 향후 전망】
1. 벤치마크 성능과 실제 응용
NSA를 적용한 딥시크-R1, 제미니 1.5 프로 등 차세대 모델은 지식, 추론, 코딩 등 다양한 분야의 벤치마크 테스트에서 기존 풀 어텐션 모델보다 우수한 성능을 보여주었습니다. 이러한 성능 향상은 긴 문맥 처리에서 발생하는 병목 현상을 극복함과 동시에, AI 모델이 심층 추론과 다중 턴 대화 등 복잡한 작업에서 더욱 안정적이고 신뢰성 높은 결과를 제공할 수 있도록 합니다.
2. 실제 속도와 효율성 개선
NSA 구조는 디코딩 속도에서 최대 11.6배 향상을 비롯해 순방향 전파와 역방향 전파에서도 상당한 성능 개선을 이루었습니다. 이러한 속도 향상은 실시간 응용, 대규모 모델 추론, 그리고 복잡한 문맥 처리에 있어 매우 중요한 발전으로 평가됩니다. 향후 AI 모델의 적용 분야가 더욱 다양해짐에 따라, NSA와 같은 효율적 어텐션 기법은 필수적인 기술로 자리잡을 것으로 전망됩니다.
3. 하드웨어 최적화와 모델 확장성
NSA가 텐서 코어와 같은 최신 하드웨어 최적화 기술을 활용함으로써, 대규모 모델에서도 효율적으로 작동함을 입증한 점은 향후 AI 연구와 산업 적용에 큰 의미를 갖습니다. NSA는 종단간 학습이 가능한 구조로서, 대규모 데이터와 파라미터를 효과적으로 처리할 수 있으며, 이는 미래의 AI 언어 모델이 더욱 복잡한 문맥을 다루는 데 큰 도움이 될 것입니다.

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【Ⅵ. 결론 – 딥시크의 NSA, AI 긴 문맥 처리의 새로운 전환점】

딥시크가 제시한 NSA(Native Sparse Attention) 기술은 AI 모델의 긴 문맥 처리 문제를 극복하기 위한 획기적인 해결책입니다. 기존 소프트맥스 어텐션 구조에서 발생하는 6만4천 토큰 처리 시 70~80%의 지연 시간 병목 현상을 극복하고, 실제 디코딩 속도와 추론 효율성을 크게 향상시켰습니다. NSA는 압축된 거시적 토큰, 선택적으로 유지된 미시적 토큰, 지역 문맥 정보를 위한 슬라이딩 윈도우의 세 가지 경로를 병렬로 처리함으로써, 전체 문맥을 효과적으로 이해하고 중요한 정보를 놓치지 않도록 설계되었습니다.

NSA 기술은 지식 평가(MMLU, CMMLU 등), 추론(BBH, GSM8K, MATH, DROP 등) 및 코딩(MBPP, Humaneval 등) 분야에서 벤치마크 성능을 크게 향상시켰으며, 특히 롱벤치(LongBench) 평가에서도 기존 풀 어텐션 모델을 능가하는 성능을 보였습니다. 또한, 8-GPU A100 시스템에서의 실험 결과, NSA는 디코딩 단계에서 최대 11.6배, 순방향 및 역방향 전파에서도 각각 9.0배와 6.0배의 속도 향상을 달성하였습니다.

이와 같은 성능 개선은 AI 모델이 심층 추론, 저장소 수준의 코드 생성, 다중 턴 자율 에이전트 시스템 등 실제 응용 분야에서 긴 문맥을 효율적으로 처리할 수 있게 하는 데 결정적인 역할을 합니다. NSA의 성공은 기존 스파스 어텐션 방식들이 가진 한계를 극복하고, 하드웨어 최적화와 종단간 학습 지원을 통해 이론적인 계산량 감소를 실제 속도 향상으로 이어지게 한 혁신적 사례로 평가됩니다.

결론적으로, 딥시크의 NSA 기술은 AI 모델의 긴 문장 및 문맥 처리 문제를 해결하기 위한 새로운 전환점이 될 것으로 전망됩니다. 이 기술은 향후 AI 언어 모델의 성능 향상과 응용 분야 확장에 크게 기여할 것이며, 긴 문맥 처리에 따른 병목 현상을 극복하고, 보다 정확하고 일관된 추론 및 대화 능력을 제공할 것입니다. NSA 기술의 성공은 AI 연구 및 산업계 전반에서 긴 문맥 처리의 새로운 기준을 마련할 것으로 기대되며, 앞으로의 발전 가능성이 매우 높습니다.

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