NSA(Native Sparse Attention; Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention) 논문 설명

서론

대규모 언어 모델(LLM)이 긴 문맥(long context)을 처리하는 능력은 점점 더 중요해지고 있습니다. 예를 들어, 긴 문서 요약이나 복잡한 추론, 다중 발화 대화와 같은 작업에서는 수만 단어에 달하는 입력을 모델이 이해해야 할 수 있습니다. 그러나 기존의 Full Attention 메커니즘(모든 토큰 쌍 간의 어텐션)은 토큰 길이가 늘어날수록 연산량이 이차적으로 증가하여 심각한 속도 저하와 메모리 문제를 야기합니다. 실제로 시퀀스 길이가 64k(6만4천 토큰) 수준이 되면, 완전 어텐션의 연산 비용은 수십억 개 연산으로 폭증하여 현 현대 GPU로도 처리하기 어려운 병목이 됩니다. 이러한 한계 때문에 모델이 충분한 맥락을 활용하지 못하거나, 처리 시간을 크게 늘려야 한다는 문제가 있습니다.

긴 문맥 처리를 효율화하기 위한 대안으로 희소 어텐션(Sparse Attention) 기법들이 연구되어 왔습니다. 희소 어텐션은 모든 토큰 쌍을 비교하지 않고 일부 중요한 토큰에 대해서만 어텐션을 수행함으로써 연산 복잡도를 줄입니다. 이론적으로 희소 어텐션은 계산량과 메모리 사용을 크게 낮추면서도 모델 성능을 거의 유지할 수 있어, 긴 문맥 처리의 잠재적 해결책으로 주목받았습니다. 그러나 지금까지의 희소 어텐션 기법들은 주로 추론 단계에서만 성능을 개선하거나, 모델 학습 시에는 완전 어텐션에 의존하는 경우가 많았습니다. 이로 인해 학습 단계에서의 효율성 부족, 또는 특정 하드웨어와의 부적합성 등 한계가 존재했으며, 실제 전체 모델 성능 저하 없이 end-to-end로 적용하기가 어려웠습니다.

이러한 배경에서 Native Sparse Attention (NSA) 기법이 새롭게 제안되었습니다. NSA는 차세대 LLM의 긴 문맥 처리 효율을 극대화하기 위해 알고리즘 혁신과 하드웨어 최적화를 통합한 접근법입니다. 특히 NSA는 동적 계층 희소 어텐션 전략을 도입하여, 완전 어텐션이 갖는 전역 문맥 파악 능력을 유지하면서도 연산 비용을 크게 줄이는 것을 목표로 합니다. NSA의 등장은 기존의 한계를 극복하고, 긴 문맥에서도 속도와 성능을 모두 잡을 수 있을 것. 본 보고서에서는 NSA의 기술적 개념과 구현을 살펴보고, Full Attention과의 성능 및 효율성 비교를 통해 NSA의 장점을 분석하며, 이를 활용한 다양한 응용 가능성을 고찰하겠습니다.

NSA 개요 및 기술적 구현

NSA의 주요 개념: 압축, 선택, 슬라이딩 윈도우

NSA의 핵심 아이디어는 동적 계층 희소 어텐션 구조를 통해 다단계로 어텐션을 간략화하는 것입니다. 구체적으로, NSA는 세 가지 병렬적인 어텐션 경로를 제공합니다:

• 압축 어텐션(Compressed Attention): 긴 시퀀스를 일정 크기의 블록으로 나눈 뒤, 각 블록을 요약된 대표 토큰으로 압축합니다. 이를 위해 작은 MLP 등을 사용해 블록 내 정보를 요약(compression)하여 키/밸류 개수를 줄입니다. 이렇게 얻은 압축 토큰들은 전체 문맥에 대한 거친(granular) 전역 요약을 제공하며, 모델은 이 압축된 키/밸류들을 통해 전역적인 문맥을 파악할 수 있습니다. 압축 경로를 거치면 중요한 전역 정보는 유지하면서도 연산할 토큰 수가 크게 감소하므로, 메모리 부하가 줄고 속도가 향상됩니다.
• 선택 어텐션(Selected Attention): 단순 압축만으로는 세부 정보 손실이 생길 수 있으므로, NSA는 중요 토큰들을 선별하여 세밀한 어텐션도 수행합니다. 각 블록별로 중요도 점수를 계산하고, 그 중 상위 중요한 블록이나 토큰들을 선택해 정밀 어텐션을 적용합니다. 예를 들어, 블록마다 의미적으로 중요한 단어(키 토큰)를 몇 개씩 고르는 식입니다. 이렇게 선택된 토큰들은 원래 시퀀스에서 정보량이 많거나 질의에 특히 관련도가 높은 토큰들이며, NSA는 이들 사이의 어텐션을 수행하여 세부적인 상호작용을 놓치지 않습니다. 선택 어텐션을 통해 모델은 전역 요약으로 잃기 쉬운 미세 정보까지 보완하게 됩니다.
• 슬라이딩 윈도우 어텐션(Sliding Window Attention): 마지막으로, 지역적인 문맥을 정확히 처리하기 위해 슬라이딩 윈도우 방식의 어텐션이 사용됩니다. 이는 각 토큰이 인접한 최근 이웃 토큰들(예를 들어 앞뒤 512개 등)하고만 풀 어텐션을 하는 로컬 어텐션 창을 두는 방식입니다. 최근 토큰들 간에는 강한 상관관계가 있기 때문에, 로컬 창 어텐션으로 문맥의 세밀한 연속성을 확보합니다. NSA의 슬라이딩 윈도우 브랜치는 최근 문맥에 대한 집중적인 처리를 담당하여, 문맥의 지역적 일관성과 정확도를 높이고, 멀리 떨어진 토큰에 대한 어텐션 부족을 보완하는 역할을 합니다. 또한, 로컬 어텐션을 별도로 분리함으로써 모델이 먼 거리 의존성을 학습할 때 근접 토큰 간 상호작용에만 치중하는 것을 방지하는 효과도 있습니다.

이러한 세 가지 경로를 통해 NSA는 전역 요약(압축)으로 전체 맥락을 파악하고, 선택 경로로 중요한 세부를 집중 처리하며, 슬라이딩 윈도우로 근거리 문맥을 보강합니다. 최종적으로 이 세 경로의 결과는 게이팅(gating) 메커니즘을 통해 가중 합산됩니다. 즉, 모델이 학습을 통해 각 질의 토큰마다 세 가지 어텐션 출력의 중요도를 가중치로 조정하여 합치는 것입니다. 이로써 NSA는 상황에 따라 어텐션 유형의 비중을 동적으로 조절하면서 높은 유연성과 표현력을 확보합니다. 그림 1은 이러한 NSA의 세 분기 구조와 어텐션 마스크 패턴을 개략적으로 보여줍니다. 여기서 압축 토큰들은 전역 맥락을 제공하고, 선택된 토큰들은 국소적인 중요 정보를 전달하며, 슬라이딩 윈도우는 인접 토큰들의 상세 정보를 결합합니다.

그림1

NSA의 세 가지 어텐션 경로(압축/선택/슬라이딩)의 구조를 나타낸 그림이다. 각 쿼리 토큰에 대해 압축된 전역 토큰들(녹색)로부터 전반적 문맥을 받고, 중요한 토큰들(파란색)을 선별하여 상세 정보를 얻으며, 인접 토큰들에 대한 슬라이딩 창 어텐션을 통해 지역 문맥을 반영합니다.

이러한 동적 계층화 전략은 사전(pretrained) 완전 어텐션 모델의 어텐션 패턴을 분석한 결과에 기반한 것입니다. 선행 연구에서 긴 시퀀스에 대한 풀 어텐션 맵을 시각화해보면, 토큰들이 자연스럽게 블록 단위의 군집화(clustering)를 보이고, 전역-국소 수준의 계층적 패턴이 나타난다는 통찰이 있었습니다. NSA는 이처럼 자연스럽게 형성되는 희소 패턴을 모방하여, 불필요한 연산은 줄이고 중요한 관계는 남기는 방향으로 설계된 것입니다.

하드웨어 최적화 및 GPU 커널 구현

NSA를 구현하는 데 있어 중요한 혁신 중 하나는 현대 GPU 하드웨어에 최적화된 커널 설계입니다. 아무리 어텐션 패턴이 효율적이어도, GPU상의 메모리 접근 및 연산 방식에 맞지 않으면 이론적 효율이 실제 속도로 이어지지 못하기 때문에, NSA 연구진은 Triton 프레임워크 등을 활용하여 GPU 커스터마이즈된 어텐션 연산 커널을 개발했습니다. 주요 최적화 기법은 다음과 같습니다:

• 그룹 중심 데이터 로딩: 다중 쿼리 헤드 (특히 GQA, grouped query attention 구조에서)에서 같은 위치의 쿼리들을 한꺼번에 불러옵니다. 예를 들어, 기존 FlashAttention 등은 연속된 쿼리 토큰 블록을 처리하지만, NSA 커널은 동일한 위치의 모든 헤드 쿼리를 함께 로딩하여, 해당 위치에서 필요한 키/밸류 캐시를 공유하도록 합니다. 이렇게 하면 같은 위치의 여러 헤드가 공통된 키-밸류를 재사용하므로 불필요한 메모리 전송이 줄어듭니다.
• 공유된 KV 페칭: 쿼리를 로딩한 후에는, 해당 쿼리들이 필요로 하는 희소한 키/밸류 블록들만 순차적으로 메모리에서 읽어들입니다. 즉, 미리 선택된(압축/선택된) 토큰들에 대응하는 키와 밸류들만 불러오며, 한번 불러온 블록은 같은 배치 내에서 한번만 사용하도록 합니다. 이를 통해 메모리 접근의 중복을 최소화하고 캐시 효율을 높였습니다.
• 효율적인 루프 스케줄링: NSA 커널은 Triton의 grid scheduler 등을 활용하여 쿼리 위치들 간의 연산을 병렬화하고 GPU 연산자들의 사용률을 극대화했습니다. 예를 들어, 여러 쿼리 위치에 대한 어텐션 계산을 스트리밍 멀티프로세서에 고르게 분배함으로써, 일부 유닛만 과부하되거나 유휴 상태가 되지 않도록 합니다. 이와 함께 연산과 메모리 접근이 균형잡힌 최적의 루프 구조를 만들어, GPU 텐서코어(Matrix Core)의 산술 연산 효율(Arithmetic Intensity)을 극대화했습니다.

이런 하드웨어 친화적 설계를 통해 NSA 커널은 메모리 대역폭과 연산 장치를 빈틈없이 활용하도록 만들어졌습니다. 연구진은 이를 두고 “near-optimal arithmetic intensity”(근최적 산술 집약도)에 도달했다고 표현하는데, 이는 곧 주어진 하드웨어에서 이론적인 최고 효율에 가깝게 자원을 활용한다는 의미입니다. 이러한 최적화 덕분에, NSA는 동일한 하드웨어에서 기존 방식보다 훨씬 빠르게 동작할 수 있었습니다.

한편, NSA 구현에는 Triton 기반 CUDA 커널이 활용되어 엔비디아 GPU의 텐서 코어를 직접 활용하였고, 향후 AWS Trainium 등의 특수 가속기에서도 전용 연산자로 활용될 수 있음을 보여주었습니다. 이처럼 소프트웨어-하드웨어 협응 설계를 통해, NSA는 기존 희소 어텐션 기법들이 실제 속도 향상을 내지 못했던 한계를 넘어섰습니다.

학습 가능 구조와 기존 Sparse Attention과의 차별점

NSA의 또 다른 중요한 특징은 희소 어텐션 패턴 자체를 학습 가능하도록 설계했다는 점입니다. 과거의 많은 희소 어텐션 방법들은 모델을 완전 어텐션으로 사전 학습한 후, 추론시에만 희소 패턴을 적용하거나, 또는 학습 중에 희소 패턴을 쓰더라도 별도의 보조 손실(auxiliary loss)이나 휴리스틱 규칙에 의존하곤 했습니다. 예를 들어, 중요한 토큰을 선택하기 위해 gradient와 무관한 점수 함수나 스케줄을 사용하거나, 희소성 유도를 위해 추가적인 손실항을 넣는 방식 등이 있었는데, 이는 학습을 복잡하게 하고 최적화 안정성을 해치는 문제가 있었습니다.

이에 반해 NSA는 end-to-end로 희소 어텐션을 학습합니다. 압축, 선택, 슬라이딩 각 경로와 게이팅 조합 모두가 미분 가능(differentiable)하게 구성되어 있어, 따로 트릭 없이도 일반적인 학습 절차에서 희소 패턴을 모델이 스스로 배우도록 합니다. 예를 들어, 압축 토큰을 생성하는 MLP 변환이나 블록 중요도 점수를 계산하는 모듈, 그리고 최종 게이트 계수 등이 모두 파라미터로 학습됩니다. 이를 통해 훈련 단계부터 희소 어텐션 구조가 통합되어, 추론 시뿐만 아니라 훈련 시에도 효율성을 확보할 수 있습니다. 실제로 대부분의 기존 방법들과 달리 NSA는 모델을 처음부터 희소 어텐션으로 예훈련(pretrain)하여도 완전 어텐션 대비 손실 없이 성능을 내는 것을 확인했습니다.

NSA의 이러한 학습 가능 희소 구조는 기존 Sparse Attention과 몇 가지 차별점을 갖습니다. 첫째, 단계-제한적 희소성(phase-restricted sparsity) 문제를 해결했습니다. 즉, 이전 방법들은 훈련이나 특정 단계에서만 희소화를 적용하고 다른 단계에서는 적용하지 못해 전체 이득이 제한되었지만, NSA는 훈련부터 추론까지 일관되게 희소 패턴을 사용하여 전 단계에서 속도 향상을 얻었습니다. 둘째, 현대 아키텍처와의 호환성 측면에서도 NSA가 유리합니다. 일부 과거 기법들은 최신 GPU의 텐서코어 활용이나 병렬화 최적화에 어긋나는 구조로 실제 구현이 까다로웠는데, NSA는 처음부터 하드웨어 aligned 설계를 채택함으로써 최신 대형 모델 (예: MoE, GQA 구조) 등과도 자연스럽게 결합됩니다. 마지막으로, NSA는 모델 성능 유지 면에서도 뛰어난데, 희소 패턴을 쓰면서도 오히려 완전 어텐션을 능가하는 결과를 보이는 등, 희소화로 인한 성능 저하 문제가 거의 없었다는 점도 기존 방법들과 구별됩니다.

NSA vs Full Attention 성능 비교

이 절에서는 NSA와 기존 Full Attention의 성능(정확도) 및 효율성(속도, 메모리)을 직접 비교한 연구 결과를 정리합니다. 실험은 주로 64k 토큰 길이 등 매우 긴 문맥에서 수행되었는데, 이는 Full Attention으로는 처리하기 극도로 벅찬 설정입니다. NSA는 이런 환경에서 Full Attention 대비 동등하거나 그 이상의 모델 성능을 내면서도, 훨씬 빠르고 가볍게 동작함을 입증했습니다.

연산 속도 및 메모리 효율 비교

NSA의 가장 큰 장점 중 하나는 압도적인 속도 향상입니다. 긴 문맥 길이에서 Full Attention은 쿼드러플하게 느려지는 반면, NSA는 희소 연산과 최적화된 커널 덕분에 속도 저하를 최소화합니다. 연구 보고에 따르면, 64k 토큰 길이의 시퀀스에 대해 NSA는 Full Attention 대비 전방 패스(forward pass)에서 약 9.0배의 속도 향상을 보였고, 역전파(backward pass)에서는 약 6.0배 빨라졌습니다. 특히 오토리그레시브 디코딩 상황에서는 NSA가 무려 11.6배까지 빠른 속도를 달성하여 실시간 추론에서 막대한 이점을 보여주었습니다. 이러한 속도 향상은 시퀀스 길이가 길어질수록 더 두드러져, 100만 토큰에 이르는 극단적 길이에서도 NSA의 상대적 이득이 더욱 커지는 것으로 보고되었습니다.

속도 향상의 이론적 원인은 두 가지로 분석됩니다. 첫째, NSA의 희소 어텐션은 완전 어텐션의 $O(n^2)$ 복잡도를 크게 줄여 근사적으로 선형에 가까운 복잡도를 보입니다. 예컨대, 블록 압축과 선택으로 유효 토큰 수를 k로 줄였다면 복잡도는 $O(n \cdot k)$ 수준으로 감소할 수 있습니다 (물론 선택 토큰 탐색 등의 오버헤드는 있지만, $k \ll n$인 상황을 유지). 반면 Full Attention은 모든 $n^2$ 쌍을 처리해야 하므로, $n$ 증폭에 극도로 민감합니다. 둘째, 앞서 설명한 GPU 커널 최적화로 인해 메모리 대역폭 병목이 완화되고 연산 자원이 빈틈없이 사용되었습니다. 기존에는 이론적으로 연산량을 줄여도 실제 구현에서 메모리 접근이 분산되어 오버헤드가 컸지만, NSA는 이를 최소화하여 이론적인 희소 연산 이득을 실제 속도 향상으로 연결시켰습니다.

메모리 사용 측면에서도 NSA의 효율성은 두드러집니다. Full Attention에서는 어텐션 행렬 자체만 해도 $n \times n$ 크기를 차지하기 때문에, 예를 들어 64k 시퀀스의 경우 수십억개의 어텐션 요소를 메모리에 저장해야 합니다. 반면 NSA는 희소 패턴상 필요한 상호작용만 계산하므로 불필요한 중간 결과 저장이 줄어듭니다. 또한 압축 토큰 사용으로 키/밸류 행렬 크기가 효과적으로 감소하여, 전체 메모리 풋프린트도 개선되었습니다. 실제 NSA 구현에서는 공유 KV 로딩 등을 통해 메모리 접근 패턴까지 최적화했기 때문에, 동일한 시퀀스를 처리할 때 GPU 메모리 여유가 더 많이 남는 효과가 있었습니다. 요약하면, NSA는 시간 복잡도와 공간 복잡도 양면에서 Full Attention 대비 월등한 확장성을 보여주었고, 이를 64k 또는 그 이상의 문맥 길이에서 실증하였습니다.

모델 정확도 및 성능 비교

효율성을 극대화하면서도 모델의 언어 처리 정확도나 능력이 떨어지지 않는지가 중요한데, NSA는 여기에 있어서도 인상적인 결과를 보였습니다. NSA를 적용한 모델을 다양한 벤치마크에서 평가한 결과, 일반적인 자연어 과제 성능, 긴 문맥 활용 과제, 추론 능력 등에서 Full Attention 기반 모델과 대등하거나 오히려 더 나은 성능을 달성했습니다. 예를 들어, DeepSeek 연구진은 270억 파라미터 규모의 LLM을 Full Attention으로 사전학습한 경우와 NSA로 사전학습한 경우를 비교하였는데, 총 9개의 평가 지표 중 NSA 모델이 7개 지표에서 1위를 차지하여 전반적인 성능 우위를 나타냈습니다. 이는 희소 어텐션을 사용해도 언어 모델로서의 표현 학습에 손실이 없었음을 시사합니다.

특히, 긴 문맥을 필요로 하는 특정 과제들에서 NSA의 우수성이 두드러졌습니다. 예를 들어, 방대한 문헌 속에서 특정 사실을 찾아내는 “건초더미 속 바늘 찾기” 실험에서 NSA 모델은 64k 토큰에 달하는 맥락 속에서도 높은 검색 정확도를 보였고, 긴 대화나 여러 문서에 걸친 정보를 묻는 LongBench 벤치마크의 멀티 홉 질의응답 및 코드 이해 과제에서도 최고 수준의 성능을 기록했습니다. 반면 Full Attention 모델은 이러한 극한 길이에서는 메모리 한계로 제대로 평가조차 어려운 경우가 있었는데, NSA 모델은 동일 자원으로 더 긴 입력을 처리하며 높은 성능을 낸 것입니다.

또한 NSA의 희소 구조가 추론 능력 향상에도 도움을 주는 것으로 나타났습니다. NSA를 적용한 모델은 명시적으로 긴 문맥을 활용하는 연쇄적 사고(Chain-of-Thought) 유도 실험에서도 강점을 보여, 32k 토큰 길이의 복잡한 수학적 추론 문제를 푸는 데 성공하였습니다. 이는 NSA가 단순히 효율적일 뿐 아니라, 모델이 긴 논리 전개를 학습하는 데에도 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 시사합니다. NSA로 학습한 모델은 긴 문맥 내에서 중요한 단서들을 놓치지 않고 잡아내어 추론에 활용하는 데 유리한 것으로 해석됩니다.

전반적으로, NSA는 Full Attention 대비 동등 이상의 언어 이해 및 생성 성능을 유지하면서도, 훨씬 긴 문맥을 다룰 수 있게 해주었습니다. 특히 일부 경우에는 Full Attention 모델보다도 NSA 모델이 좋은 성능을 보여주었는데, 이는 모델이 학습 중 희소 패턴을 통해 노이즈보다 중요한 신호에 집중하게 되어 오히려 일반화 성능이 향상된 가능성도 제기됩니다. NSA의 성능 검증 결과는 “효율성을 얻으려면 성능을 희생해야 한다”는 통념을 깨며, 잘 설계된 희소 어텐션으로 성능과 효율 두 마리 토끼를 잡을 수 있다는 것을 증명했습니다.

성능 개선 요인에 대한 이론적 분석

NSA가 어떻게 이러한 성능 향상을 달성했는지를 이론적으로 살펴보면 다음과 같은 요인을 정리할 수 있습니다:

• 연산 복잡도의 감소: Full Attention은 입력 길이에 대해 $O(n^2)$에 비례하는 연산과 메모리가 필요하지만, NSA의 계층화 전략은 실질적인 상호작용 대상의 수를 줄여 복잡도를 선형 수준으로 완화합니다. 예를 들어, NSA에서는 각 쿼리가 압축 토큰들+$k$개의 선택 토큰+로컬 윈도우 내 토큰들과만 상호작용하므로, 1개의 쿼리에 대한 연산이 $O(n)$에서 $O(k + \text{local})$ 정도로 줄어듭니다. 전체적으로 모델이 살펴봐야 할 토큰 쌍의 수가 현격히 감소하므로, 이론상 처리 시간이 크게 단축됩니다. 이는 긴 문맥에서 특히 유리하여, NSA는 문맥 길이에 거의 선형적으로 대응하는 성능을 보였습니다.
• 전역 문맥 유지와 정보 손실 최소화: 일반적인 희소 어텐션은 효율성을 위해 일부 연결을 희생하기 때문에 성능 저하 위험이 있습니다. 그러나 NSA는 압축+선택+로컬의 다중 경로로 전역 정보와 국소 정보를 모두 유지하는 균형 잡힌 접근을 취했습니다. 압축 토큰으로 전체 문맥을 반영하고, 중요한 세부는 선택 경로로 보강하며, 근접 연결은 슬라이딩 윈도우로 보존함으로써, Full Attention에 필적하는 정보 접근성을 확보했습니다. 이러한 설계 덕분에 NSA 모델이 완전 어텐션 모델과 동등한 성능을 유지할 수 있었던 것으로 분석됩니다.
• 엔드투엔드 학습으로 인한 패턴 최적화: NSA의 희소 패턴(어떤 토큰을 압축/선택할지 등)은 데이터로부터 학습되므로, 주어진 과제에 최적화된 어텐션 분포를 익힐 수 있습니다. 이는 고정 패턴을 사용하거나 후처리로 희소화하는 방법보다 모델 내부적으로 필요한 연결은 살리고 불필요한 연결만 친절히 제거하도록 훈련된다는 점에서 유리합니다. 그 결과, 모델은 희소화로 인한 손실을 최소화하고, 오히려 학습 과정에서 유효한 장기 패턴을 강조하게 되어 일부 추론 능력이 향상되는 효과도 나타났습니다.
• 하드웨어 활용 극대화: 앞서 논의한 전용 GPU 커널과 최적화 기법으로 NSA는 이론 성능과 실측 성능의 괴리를 줄였습니다. 특히 메모리 접근 패턴을 개선하고 텐서 연산을 뭉쳐서 처리함으로써, GPU 텐서코어의 성능을 최대한 끌어냈습니다. 이는 기존 희소 어텐션 기법들이 겪던 “계산량은 줄었지만 메모리 병목 탓에 전체 속도 향상은 미미한” 문제를 극복한 것으로, NSA의 실제 벤치마크에서의 큰 폭의 속도 향상으로 이어진 핵심 요인입니다.

요약하면, NSA의 성능 개선은 효율적 알고리즘 설계(계층 희소화), 정보 손실 보완 설계, 학습 과정 통합, 하드웨어 지향 구현의 결합 결과입니다. 이러한 다각도의 최적화로 NSA는 Full Attention 대비 우수한 성능-효율 프로파일을 확보할 수 있었습니다.

NSA의 응용 가능성

NSA를 통해 가능해진 긴 문맥 처리 능력과 높은 효율성은 다양한 실제 응용 분야에서 큰 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 아래에서는 NSA가 특히 유용하게 쓰일 수 있는 대표적인 응용 시나리오를 살펴봅니다.

코드 생성 및 이해 (Code Generation)

대형 언어 모델은 프로그래밍 코드 생성이나 코드 보완에도 활용되는데, 실제 소프트웨어의 코드베이스는 수만 줄 이상으로 매우 길고 복잡할 수 있습니다. NSA를 탑재한 모델은 긴 코드 파일이나 다수의 의존 파일을 한번에 문맥으로 처리하면서, 필요한 부분에 선택적으로 집중할 수 있습니다. 예를 들어, 한 함수 내에서 정의된 변수가 파일 끝부분에서 어떻게 사용되는지 추적하거나, 여러 파일에 흩어진 클래스와 함수를 조합해야 하는 경우에도 NSA 모델은 전체 코드 컨텍스트를 유지한 채 중요한 부분을 집중 분석할 수 있습니다. 이는 코드 자동 완성이나 버그 찾기에서 모델이 국소적인 코드 조각뿐 아니라 프로젝트 전반의 구조를 고려해 더 정확한 결과를 내놓게 도와줍니다. 또한, 긴 주석과 문서까지 포함해 맥락으로 제공함으로써, 코드 생성시 요구사항을 정확히 반영하는 등 맥락 인지력 향상을 기대할 수 있습니다. 요컨대 NSA는 코드 생성 모델이 대규모 코드베이스를 효율적으로 다루도록 하여, 개발자 생산성을 크게 높이는 방향으로 기여할 것입니다.

멀티턴 대화 시스템 (Multi-Turn Dialogue Systems)

챗봇이나 가상 비서와 같은 대화 시스템에서는 사용자의 긴 대화 이력 전체를 기억하고 일관성 있게 응답하는 것이 중요합니다. 그러나 수십 차례의 질문-응답이 오간 대화의 모든 내용을 모델이 맥락으로 갖고 있기에는 Full Attention 기반 모델은 한계가 있었습니다. NSA를 적용하면 수만 토큰에 달하는 대화 이력도 효율적으로 처리할 수 있어, 오래 전에 했던 발언까지 참고하며 일관되고 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 고객 지원 챗봇이라면, 이전 문의 내역과 고객 정보 전체를 맥락으로 유지한 채 현재 질문에 답변하거나, 소설가 보조 AI라면 수십 페이지 분량의 이전 줄거리를 기억하며 새로운 챕터를 이어서 쓰는 식입니다. NSA 모델은 긴 대화에서도 중요한 대화 흐름(예: 해결해야 할 문제나 감정 변화)을 놓치지 않고 잡아내도록 선택 어텐션을 할 수 있고, 직전의 몇 턴은 슬라이딩 윈도우 어텐션으로 세밀히 처리하므로, 답변의 연결성이 뛰어납니다. 결과적으로 NSA 기반 대화 시스템은 사용자와 길고 심도있는 대화를 나누면서도, 빠른 응답과 정확한 맥락 이해를 제공할 수 있습니다.

장기 의존성 문제 해결 (Long-Term Dependency Tasks)

자연어 처리에는 문맥 상 먼 거리에 위치한 정보들을 연결해야 하는 과제가 많습니다. 예컨대, 소설 속 1장과 10장에 나온 인물을 연관짓는 질문, 논문 서론과 결론의 관계 파악, 장기간 수집된 로그 데이터에서의 패턴 발견 등이 이에 해당합니다. 기존 모델은 입력 길이 제한 때문에 이러한 장기 의존성(long-term dependency)을 충분히 모델링하지 못하거나, 부분적으로만 다루었습니다. NSA는 이러한 상황에서 필요한 모든 컨텍스트를 한 번에 모델에 넣고 처리할 수 있게 해줍니다. 예를 들어 QA 시스템에 NSA를 적용하면, 한 번의 질의에 책 한 권 분량의 내용을 통째로 넣어도 처리가 가능하므로, 책 전반에 걸친 인물 관계나 복선 회수를 정확히 이해하여 답할 수 있습니다. 또, 시간 순으로 긴 이벤트 시퀀스를 분석하는 데에도 NSA 모델은 전체 타임라인을 맥락으로 놓고 중요한 시점들만 선택적으로 주목함으로써, 광범위한 시계열 데이터에서의 인과관계 추론을 수행할 수 있습니다. 이처럼 NSA는 사람이 장기 문맥에서 정보를 통합하는 방식을 모방하여, 멀리 떨어진 단서들을 연결짓는 문제에 강한 인공지능 시스템을 구현하는 열쇠가 될 것입니다.

복잡한 추론 및 문서 요약 (Complex Reasoning and Document Summarization)

긴 논리적 추론이나 방대한 문서의 요약 작업에서도 NSA의 장점을 활용할 수 있습니다. 자연어 추론 이나 COT 방식의 문제 해결에서는 많은 전제들과 다단계 추론을 동원해야 하는데, NSA 모델은 추론 과정의 각 단계를 메모리처럼 길게 유지하며 필요한 부분을 참조할 수 있습니다. 예를 들어 수학 문제를 푸는 언어 모델의 경우, 문제 지문부터 여러 단계의 중간 계산, 최종 해답 도출까지의 긴 추론 사슬을 NSA가 뒷받침하여 앞부분에서 얻은 단서를 뒷부분까지 기억하고 활용하게 할 수 있습니다. 이는 복잡한 퍼즐이나 논증을 풀 때 일관된 논리를 유지하는 데 도움이 됩니다.

한편, 문서 요약에서는 수십 페이지짜리 보고서나 여러 개의 문서를 통합 요약해야 하는 경우가 흔합니다. NSA 기반 모델은 긴 원문 전체를 입력으로 받아 놓고, 그중에서 중요한 문장이나 정보를 선택 어텐션으로 집중 처리하여 핵심만 뽑아내는 요약을 잘 수행할 수 있습니다. 또한 압축 어텐션을 통해 문서 전반의 흐름을 파악하면서, 세부사항은 선택적으로 살피므로, 전반적 맥락을 잃지 않는 정확한 요약을 생성할 수 있습니다. 기존 모델은 문서를 잘게 나눠 부분 요약 후 합치는 등의 기교를 써야 했지만, NSA 모델은 애초에 전 문서를 한꺼번에 이해하고 요약하게 함으로써 정보 손실을 줄이고 일관성을 높입니다.

이처럼 NSA는 코드부터 대화, 시계열 분석, 추론, 요약에 이르기까지, 긴 문맥을 필요로 하는 거의 모든 NLP 분야에 혁신을 불러올 수 있습니다. 모델이 기억하고 처리할 수 있는 컨텍스트의 한계가 획기적으로 늘어나면서, 앞으로는 장문의 입력도 지능적으로 처리하는 AI가 다양한 산업과 연구 분야에서 활용될 전망입니다.

결론 및 미래 전망

본 보고서에서는 Native Sparse Attention (NSA)과 기존 Full Attention의 성능 및 효율성을 비교하고, NSA의 기술적 구현과 응용 가능성을 살펴보았습니다. NSA는 동적 계층 희소 어텐션을 통해 전역 문맥과 국소 정밀도를 모두 확보하면서도, 연산량을 크게 줄여 긴 시퀀스도 효율적으로 처리할 수 있음을 보였습니다. 64k 토큰에 대해 전방향 9배, 디코딩 11배 이상의 속도 향상과, 다양한 벤치마크에서 Full Attention과 동등 혹은 우수한 성능을 달성한 결과는 NSA의 높은 효율성과 실용 가치를 잘 입증합니다. 더욱이, NSA는 하드웨어 친화적으로 구현되어 모델 훈련부터 추론까지 전 과정에서 이득을 얻었고, 이는 차세대 대형 언어 모델의 새로운 표준을 제시한다고 볼 수 있습니다.

NSA의 성공은 희소 어텐션 연구에 새로운 활력을 불어넣었습니다. 앞으로의 연구 방향으로는, NSA에서 활용된 희소 패턴의 학습 최적화를 더욱 개선하여 모델이 희소성을 스스로 제어하는 능력을 키우거나, 선택 토큰 결정 과정의 이론적 분석을 통해 해석가능성을 높이는 일이 있을 것입니다. 또한 현재의 NSA 커널을 초월하여, 향후 나올 신규 하드웨어(AI 가속칩 등)에 맞춘 더 효율적인 구현 기법도 연구될 것입니다. 예를 들어, 1억 토큰 이상의 초장기 문맥 처리나 실시간 처리에서의 최적화 등이 도전 과제로 남아 있습니다.

NSA를 기반으로 한 차세대 AI 모델의 가능성은 매우 흥미롭습니다. 긴 문맥 처리 능력이 향상되면, 언어 모델은 단순 문장 완성을 넘어 방대한 지식과 정보를 한꺼번에 활용하는 방향으로 진화할 것입니다. 이는 실제로 하나의 모델이 백과사전 전체를 맥락으로 참고하여 질문에 답변하거나, 수천 페이지의 의료 기록을 한 번에 검토하여 진단을 지원하는 등의 초거대 맥락 AI를 현실화할 수 있음을 의미합니다. NSA는 이러한 미래형 AI에 필수적인 효율적 기억 메커니즘을 제공하며, 점차 다른 모듈 (예: 장기 메모리, 검색 증강 등)과 결합되어 더욱 강력한 시스템으로 발전할 것입니다.

결론적으로, Native Sparse Attention은 긴 문맥을 다루는 어텐션 메커니즘의 패러다임 전환을 이끌고 있습니다. 하드웨어와 알고리즘의 협력을 통해 효율성과 성능을 모두 잡은 NSA의 등장은, 향후 LLM 개발에서 반드시 주목해야 할 이정표라고 할 수 있습니다. NSA가 보여준 아이디어들은 향후 등장할 다양한 희소 어텐션 변종들의 기반이 될 것이며, 이를 바탕으로 더 빠르고 똑똑한 장문 이해 AI가 속속 등장하게 될 것입니다. 현재까지의 NSA 성과를 요약하면, 긴 문맥 시대를 향한 한 발 앞선 진전이며, 앞으로 지속적인 연구를 통해 언어 모델의 경지를 한층 높여줄 것으로 기대됩니다.

참조

Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention