Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘

A :

논문의 강점과 독창성

독창적인 알고리즘 및 시스템 설계:
- Sparse Window Attention (SWA): 이 알고리즘은 중요 토큰을 선택하여 메모리 사용량을 줄이는 동시에 정확도를 유지하는 독특한 접근 방식을 제안합니다.
- 세 단계 동적 스케줄링: 메모리 캐싱과 재계산을 동적으로 조정하여 리소스 제약 하드웨어에서 최적의 성능을 달성합니다.
효율성 개선:
- ALISA는 FlexGen 대비 최대 3배, vLLM 대비 1.9배의 처리량을 달성했습니다.
- 메모리 사용량을 줄이고 처리 속도를 높이기 위해 KV 텐서를 INT8로 압축하는 최적화를 제안했습니다.
적용 범위:
- LLaMA, OPT, Pythia 등 다양한 LLM 모델에 적용 가능하며, 여러 NLP 작업에서 일관되게 높은 성능을 보여줍니다.

핵심 알고리즘: Sparse Window Attention (SWA)

예시 입력:

입력 시퀀스: ["The", "capital", "of", "France", "is"]
SWA 알고리즘은 과거 토큰 중 중요한 토큰만 선택하여 계산에 포함합니다.

단계별 과정:

중요 토큰 식별:
- 각 토큰의 attention weight를 기반으로 중요한 토큰을 선택합니다. 예: “capital”, “France”가 높은 weight를 가지므로 선택.
Sparse 패턴 생성:
- 선택된 토큰을 기반으로 locally static 패턴(최근 토큰)과 globally dynamic 패턴(중요 토큰)을 생성합니다.
- 예: locally static: "is", globally dynamic: "France", "capital".
계산 최적화:
- 선택된 KV 텐서만 사용하여 attention 계산 수행.
- 메모리 사용량 감소 및 처리 속도 증가.

논문의 한계점

KV Sparsity와 정확도 간 트레이드오프:
- SWA에서 80% 이상의 sparsity를 적용하면 일부 작업에서 정확도가 감소할 수 있습니다.
동적 스케줄링의 복잡성:
- 동적 스케줄링의 최적화는 모델, 하드웨어, 작업에 따라 다르며, 사전 설정이 필요합니다.
특정 하드웨어 의존성:
- 제안된 최적화는 GPU-CPU 간 메모리 대역폭에 크게 의존하며, 하드웨어 제약이 있는 환경에서는 효과가 제한될 수 있습니다.
추가 계산 비용:
- Sparse Window Attention의 sparse 패턴 계산과 동적 스케줄링은 추가 계산 오버헤드를 초래할 수 있습니다.

이 논문은 메모리 제약 환경에서 대규모 언어 모델 추론을 최적화하는 데 있어 획기적인 아이디어와 실질적인 성능 개선을 제안하지만, 알고리즘의 효율성은 사용 사례와 하드웨어 환경에 따라 달라질 수 있습니다.

Q : 논문의 핵심알고리즘을 예시를 들어 아주 자세하게 설명해주고 정리해 줘

A :

핵심 알고리즘: Sparse Window Attention (SWA)

Sparse Window Attention(SWA)는 토큰의 중요도를 기반으로 메모리 사용을 줄이고 효율성을 높이는 알고리즘입니다. 중요한 토큰만 선택적으로 처리하여 KV 캐싱의 메모리 사용량을 줄이는 동시에 성능을 유지합니다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 나뉩니다.

예시 입력

입력 문장: "The capital of France is Paris."
현재까지 처리된 토큰: ["The", "capital", "of", "France", "is"]
새로 예측해야 할 토큰: "Paris"

1단계: 중요 토큰 식별

SWA는 각 토큰의 attention weight를 분석하여 중요도를 판단합니다.

입력 데이터:
- Query(Q): 현재 예측 토큰 "Paris"의 query 벡터.
- Key(K): 이전 모든 토큰의 key 벡터.
- Value(V): 이전 모든 토큰의 value 벡터.
Attention 계산: [ AW(Q, K) = \text{Softmax}\left(\frac{Q \cdot K^T}{\sqrt{d}}\right) ] 여기서 (AW(Q, K))는 각 토큰에 대한 attention weight입니다. 예를 들어:
- "capital": 0.4
- "France": 0.35
- 나머지 토큰: 0.1 이하 (중요도가 낮음).
결론:
- 중요도가 높은 "capital"과 "France"는 선택.
- 중요도가 낮은 "The", "of", "is"는 계산에서 제외(압축).

2단계: Sparse 패턴 생성

SWA는 local static과 global dynamic 패턴을 결합하여 메모리 사용을 줄입니다.

Locally Static 토큰:
- 최근 몇 개의 토큰을 항상 유지.
- 예를 들어, "is"는 최신 토큰이므로 선택.
Globally Dynamic 토큰:
- 전체 토큰 중 중요도가 높은 토큰을 선택.
- 예: "capital"과 "France"는 높은 attention weight로 인해 선택.
최종 Sparse 패턴:
- 선택된 토큰: ["capital", "France", "is"]
- 삭제된 토큰: ["The", "of"]

3단계: Sparse 계산

선택된 토큰으로 attention 계산을 수행하여 메모리와 연산 비용을 줄임.

Sparse KV 텐서 생성:
- 선택된 토큰만 포함한 작은 (K, V) 텐서를 생성.
- 메모리 사용량 감소.
Attention 결과 계산:
- 선택된 Sparse (K, V)에 대해: [ \text{Output} = \text{Softmax}(Q \cdot K_{\text{sparse}}^T) \cdot V_{\text{sparse}} ]
- 위 결과로 새 토큰 "Paris"를 생성.

4단계: 캐싱 및 업데이트

선택된 중요 토큰의 (K, V)를 GPU 또는 CPU 메모리에 캐싱.
새로 생성된 토큰 "Paris"의 (K, V)를 업데이트.
이전의 중요하지 않은 토큰은 삭제하여 메모리를 효율적으로 사용.

알고리즘 정리

Sparse 토큰 선택:
- 중요 토큰과 최신 토큰만 선택.
KV 텐서 크기 축소:
- Sparse (K, V) 텐서로 연산을 줄임.
동적 메모리 관리:
- 중요도가 낮은 토큰의 데이터는 CPU로 이동하거나 삭제.
효율적인 연산:
- Sparse한 구조로도 원래 Attention 성능을 유지.

SWA의 주요 장점

효율성:
- 메모리 사용량과 계산량을 크게 줄임.
- 예를 들어, 80% sparsity를 적용하면 정확도 손실 없이 연산 성능이 향상.
유연성:
- 다양한 LLM에 적용 가능.
정확도 유지:
- Sparse Attention에서도 Dense Attention과 유사한 정확도 유지.

SWA는 메모리와 연산 효율성을 극대화하면서도 정확도 저하를 최소화한 획기적인 알고리즘입니다. 중요 토큰 선택과 Sparse 패턴 생성의 핵심 아이디어는 LLM 추론 최적화에 큰 기여를 합니다.

Q : 이 논문에서 제시한 결과를 자세하게 보고 다른 방법론에 비하여 특출난 점과 논문에서 제기하는 어떠한 방법이 이러한 결과를 도출하게 되었는지 논문에서 제시하는 이유와 너의 생각을 알려줘

A :

논문에서 제시한 결과와 다른 방법론 대비 특출난 점

논문의 주요 결과

성능 향상:
- ALISA는 FlexGen 대비 최대 3배, vLLM 대비 최대 1.9배의 처리량 증가를 달성.
- 특히, 메모리 제약 시스템에서 장시간 추론이 가능하며, GPU와 CPU 간 메모리 전송을 효율적으로 관리.
정확도 유지:
- SWA를 통해 최대 80% KV Sparsity에서도 Dense Attention과 유사한 정확도를 유지.
- 기존 Sparse Attention 방법(예: Local Attention, Strided Attention) 대비 3~4배 높은 스파스성에서도 성능 유지.
메모리 사용 감소:
- Sparse Window Attention과 KV Tensor 압축(INT8)을 결합하여 메모리 사용량을 획기적으로 감소.
- GPU 메모리 용량이 적은 환경에서도 더 큰 모델이나 긴 시퀀스를 처리 가능.

ALISA가 특출난 이유

1. Sparse Window Attention (SWA)

기존 Sparse Attention 기법(Local, Strided)은 중요 토큰을 선택하지 않고, 고정된 슬라이딩 윈도우나 일정한 간격의 토큰만 처리.
SWA는 토큰별 중요도를 동적으로 계산하여, 중요 토큰만 포함하는 Sparse 패턴을 생성:
- Locally Static 패턴: 가장 최근의 토큰을 항상 포함하여 순차적인 정보를 유지.
- Globally Dynamic 패턴: Attention Weight가 높은 중요한 토큰을 동적으로 선택.
이러한 설계는 메모리 사용량을 줄이면서도 Dense Attention에 가까운 정확도를 유지.

2. 동적 스케줄링

기존 방법(예: FlexGen)은 KV Tensor의 GPU와 CPU 간 전송을 정적으로 관리:
- 특정 규칙에 따라 미리 정의된 토큰 수를 전송, 모든 단계에서 동일한 정책 적용.
ALISA는 세 가지 단계의 동적 스케줄링을 통해 메모리와 계산을 효율적으로 관리:
- Phase I: GPU 메모리 내에서 모든 KV Tensor를 캐싱.
- Phase II: GPU 메모리가 부족하면 중요 토큰만 CPU로 오프로드.
- Phase III: CPU로 오프로드된 토큰 중 일부를 삭제하고, 필요할 경우 GPU에서 재계산.
이 접근 방식은 메모리 전송 오버헤드를 줄이고, GPU 메모리를 더 효율적으로 활용.

3. KV Tensor 압축 (INT8 Quantization)

기존 LLM 최적화 기법은 주로 모델 가중치를 압축.
ALISA는 KV Tensor를 INT8로 압축하여 메모리 사용량과 전송 비용을 줄임:
- INT8 형식에서도 Sparse Attention의 정확도를 유지.
- GPU와 CPU 간 데이터 전송 시 필요한 메모리 대역폭 감소.

4. 전반적인 통합 설계

ALISA는 알고리즘-시스템 간 협업 설계를 도입:
- Sparse Attention과 동적 스케줄링을 결합하여, 메모리 효율성과 계산 성능을 극대화.
- 이전 연구들이 알고리즘 또는 시스템 중 하나에만 초점을 맞췄던 것과 차별화됨.

ALISA의 결과를 뒷받침하는 논문의 이유

Attention Weight의 고스파스성:
- 논문은 LLM 추론 중 Attention Weight가 80~95%가량 sparse하다는 것을 실험적으로 보여줌.
- 이를 활용하여 메모리와 계산량을 줄이면서 성능을 유지할 수 있음을 입증.
KV Tensor의 불균등한 중요성:
- 실험 결과, 특정 토큰(Key/Value Tensor)의 중요도가 높으며, 나머지는 무시 가능.
- Sparse Window Attention이 이러한 중요성을 효과적으로 활용.
CPU와 GPU 간 전송 오버헤드 문제:
- 기존 방법론(FlexGen, vLLM)은 CPU와 GPU 간 전송 오버헤드로 인해 처리량이 제한.
- ALISA는 동적 스케줄링과 재계산을 결합하여 이 문제를 해결.
정확도 유지:
- 기존 Sparse Attention(Local, Strided)은 Dense Attention과 유사한 결과를 내지 못했으나, SWA는 Dense Attention의 power-law 분포를 유지.

나의 분석 및 의견

긍정적인 측면

ALISA는 Sparse Attention과 동적 메모리 관리를 결합하여, 리소스 제약 환경에서 LLM 추론의 한계를 극복했습니다.
Sparse Window Attention은 단순히 메모리를 줄이는 것을 넘어, Dense Attention의 정확도 특성을 유지하도록 설계되었습니다.
동적 스케줄링은 이론적으로도 최적화 문제로 모델링되었으며, 실제로 효율성을 입증.

개선 가능성

Sparse Attention 오버헤드:
- Sparse Attention 생성 및 관리에는 추가 계산 비용이 들어감. 이를 줄이는 방법이 연구될 필요가 있음.
유니버설 적용성:
- 특정 하드웨어 환경(GPU-CPU 대역폭)에 의존하기 때문에, 더 다양한 시스템에서의 적용 가능성을 분석해야 함.
추론 속도와 정확도 간 균형:
- 80% Sparsity를 넘어가면 정확도 손실이 발생. 이를 보완할 수 있는 정교한 중요 토큰 선택 방법이 필요.

결론적으로, ALISA는 Sparse Attention을 효율적으로 설계하고, 이를 동적 메모리 관리로 통합함으로써, 리소스 제약이 큰 시스템에서도 고성능 LLM 추론을 가능하게 한 획기적인 방법론입니다.

Q : 이 논문의 입력데이터와 추론 과정에 대해서 예시를 들어 아주 자세하게 설명해 주겠니? 추가적으로 모델아키텍처의 구성 및 모델을 구성하는 연산과 메모리 요구량 컴퓨팅 요구량 대해서도 설명해줘

A :

논문의 입력 데이터와 추론 과정

ALISA 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 효율적인 추론을 목표로 하며, 입력 데이터와 추론 과정은 다음과 같이 진행됩니다.

1. 입력 데이터

입력 데이터 형식: 텍스트 토큰 시퀀스
- 예: “The capital of France is Paris.”
처리 단계:
1. 입력 텍스트를 토큰화하여 벡터화.
  - 예: ["The", "capital", "of", "France", "is"] → [101, 245, 34, 456, 89]
  - 각 토큰은 고차원 임베딩 벡터로 변환.
2. 임베딩된 벡터는 모델의 Transformer 레이어로 입력.

2. 추론 과정

추론은 Autoregressive(자기회귀적) 방식으로 수행됩니다.

(1) Prefilling 단계

입력 시퀀스를 한 번에 처리하여 초기 Key (K)와 Value (V) 텐서를 생성.
예: ["The", "capital", "of", "France", "is"]가 입력되면, 모든 토큰에 대해 ( K, V )가 계산되어 캐싱됨.

(2) Decoding 단계

새로운 토큰을 한 번에 하나씩 생성.
이전 토큰과 현재 토큰을 기반으로 ( Q, K, V )를 조합하여 다음 토큰을 예측:
- 입력: "Paris"의 Query (( Q )).
- 캐싱된 ( K, V ): "The", "capital", "of", "France", "is"에 대한 정보.
- 계산: Attention Score와 Softmax를 통해 "Paris" 예측.

(3) Sparse Window Attention (SWA)

캐싱된 ( K, V ) 중 중요한 토큰만 선택하여 Sparse Attention 계산:
- Locally Static: 최근 토큰은 항상 포함.
- Globally Dynamic: Attention Weight가 높은 토큰만 추가로 포함.
선택된 ( K, V )만으로 새로운 토큰 생성.
예: "capital"과 "France"가 중요한 토큰으로 선택, 나머지는 제외.

모델 아키텍처의 구성

1. Transformer 아키텍처

ALISA는 표준 Transformer 기반 LLM을 활용하며, 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

입력 임베딩:
- 텍스트 토큰을 고차원 벡터로 변환.
- 입력 크기: [Batch Size, Sequence Length, Embedding Dim].
Self-Attention 레이어:
- 주요 계산: ( Q, K, V ) 생성 및 Attention 계산.
- Attention 계산: [ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d}}\right)V ] 여기서 ( Q ), ( K ), ( V )의 크기:
  - ( Q, K, V ): [Batch Size, Sequence Length, Head Dim]
Feed-Forward Network (FFN):
- 각 Attention 출력을 고차원으로 변환 후 다시 축소.
- 주요 계산:
  - ( \text{FFN}(x) = \text{ReLU}(xW_1 + b_1)W_2 + b_2 )
  - 입력 및 출력 크기: [Batch Size, Sequence Length, Model Dim].
Layer Normalization 및 Skip Connection:
- 각 Attention 및 FFN 뒤에 적용.
최종 출력:
- Linear Layer와 Softmax를 통해 다음 토큰 예측 확률 생성.

연산 및 메모리 요구량

1. 메모리 요구량

KV 텐서 저장:
- ( K )와 ( V )는 시퀀스 길이에 따라 선형적으로 증가:
  - 크기: [Batch Size, Sequence Length, Hidden Dim]
- 메모리 사용량: [ \text{메모리} = 4 \cdot (\text{Batch Size} \times \text{Sequence Length} \times \text{Hidden Dim}) ]
  - FP16 기준, 1개의 토큰당 약 4바이트 사용.
모델 가중치:
- 모델 크기(예: 13B 파라미터)와 GPU 메모리에 따라 고정.
- FP16 기준, 약 52GB 사용.
Intermediate Tensors:
- Attention 계산 중 생성되는 중간 행렬:
  - Softmax 결과, MatMul, Output 행렬.

2. 연산 요구량

Self-Attention의 계산 복잡도:
- (\mathcal{O}(\text{Sequence Length}^2 \cdot \text{Hidden Dim})):
  - 일반적인 Dense Attention.
- SWA 사용 시 (\mathcal{O}(\text{Sparse Tokens} \cdot \text{Sequence Length} \cdot \text{Hidden Dim}))로 감소.
  - Sparse Tokens 수에 따라 계산량 선형 감소.
Feed-Forward Layer:
- (\mathcal{O}(\text{Sequence Length} \cdot \text{Hidden Dim}^2)).
전체 연산량:
- Dense Attention에서 SWA로 변환 시, 최대 80% 연산량 감소 가능.

ALISA의 계산 및 메모리 최적화

SWA 도입:
- 불필요한 ( K, V )를 제거하여 메모리와 연산량을 동시에 줄임.
동적 스케줄링:
- CPU와 GPU 간 메모리 전송을 최소화.
- GPU에서 재계산으로 일부 오프로드 오버헤드 제거.
KV 텐서 압축:
- FP16을 INT8로 압축하여 메모리 사용량을 추가로 감소.

결론적으로, ALISA는 입력 데이터를 효율적으로 처리하고 Sparse Attention 및 동적 메모리 관리 기법을 통해 LLM 추론에서의 메모리 및 연산 요구량을 크게 줄였습니다. 이러한 최적화는 대규모 모델에서도 메모리 제약 환경에서 고성능을 유지할 수 있도록 설계되었습니다.

Q : 이 논문의 한계를 극복하기 위한 방법으로 어떤 연구흐름이 있는지 정리해서 자세하게 설명해 줘

A :

ALISA 논문의 한계와 이를 극복하기 위한 연구 흐름

ALISA 논문은 Sparse Attention 및 동적 메모리 관리로 LLM 추론을 최적화했지만, 몇 가지 한계점이 존재합니다. 이를 극복하기 위한 연구 흐름과 방법론을 아래에 정리했습니다.

1. KV Sparsity와 정확도 간의 트레이드오프

한계점:

SWA는 80% 이상의 sparsity에서 일부 작업의 정확도가 감소합니다.
- 특히, 복잡한 맥락이나 긴 텍스트의 경우, 중요 토큰을 정확히 선택하지 못하면 정확도가 크게 떨어질 수 있음.

연구 흐름:

학습 기반 중요 토큰 선택:
- 중요 토큰 선택을 사전에 학습된 모델 또는 추가적인 fine-tuning을 통해 자동화.
- 예: 중요도를 예측하는 lightweight sub-model 설계.
다중 sparsity 패턴 결합:
- SWA의 고정된 sparsity 패턴 대신 여러 패턴을 동적으로 결합.
- 예: Sliding Window, Strided Attention, Global Sparse 패턴을 조합하여 정확도 손실을 줄임.
Gradient-Aware Sparsity:
- Gradient를 활용하여 Attention Score 변화에 민감한 토큰만 선택.
- 중요 토큰 선택 과정에서 모델의 loss gradient를 참고하여 선택 정확도를 높임.

2. 동적 스케줄링의 복잡성

한계점:

ALISA의 동적 스케줄링은 CPU와 GPU 간의 메모리 전송 및 재계산을 효율적으로 관리하지만, 하드웨어 특성에 따라 최적화가 어렵고 설정이 복잡함.
특정 하드웨어(GPU-CPU 대역폭)에 의존하여 보편적이지 않음.

연구 흐름:

스케줄링 자동화:
- Reinforcement Learning(RL)을 활용하여 최적의 메모리 스케줄링 정책을 자동으로 학습.
- 예: RL 알고리즘이 각 단계에서 GPU와 CPU의 메모리 상태를 분석하고 최적의 스케줄링 결정.
온디맨드 재계산 정책:
- 재계산을 사전 설정하는 대신, 실시간으로 I/O 대역폭과 계산 비용을 비교하여 결정.
- GPU의 부하 상태를 기반으로 캐싱 또는 재계산을 동적으로 전환.
다중 디바이스 확장:
- GPU-CPU 간 전송만 최적화하는 대신, 다중 GPU 또는 GPU-TPU 혼합 환경에 최적화된 스케줄링 연구.
- 분산 메모리 관리 기법 도입.

3. Sparse Attention 생성의 추가 연산 오버헤드

한계점:

SWA의 중요 토큰 선택 및 Sparse KV 텐서 생성 과정에서 추가 연산 오버헤드 발생.
Sparse Attention이 작은 모델에서 비효율적일 수 있음.

연구 흐름:

Sparse Matrix Hardware 가속기:
- Sparse Matrix 연산에 특화된 하드웨어를 활용하여 SWA의 추가 연산 비용을 줄임.
- 예: NVIDIA의 Ampere 아키텍처에서 Sparse Tensor Core 사용.
Sparse 구조 최적화:
- Sparse 구조를 보다 규칙적으로 설계하여 GPU의 병렬 처리 효율성을 극대화.
- 예: Block Sparse Attention으로 변환.
Sparse Attention 사전 학습:
- 모델 학습 단계에서 Sparse Attention을 미리 학습하여, 추론 시 추가 연산을 최소화.

4. 특정 데이터와 작업에서 성능 저하

한계점:

ALISA는 일반적으로 성능이 우수하지만, 특정 데이터셋(예: 복잡한 질의 응답)에서는 Dense Attention 대비 성능이 낮아질 수 있음.

연구 흐름:

Task-Aware Sparsity:
- 작업별로 최적의 Sparsity 전략을 선택.
- 예: 문장 생성 작업에서는 Local Sparsity 강화, 질문 응답 작업에서는 Global Sparsity 강화.
Hierarchical Sparse Attention:
- Attention을 계층적으로 나눠, 중요한 정보가 높은 레벨에서 집중되도록 설계.
- 예: 주요 토큰은 더 많은 Attention Score를 할당하고, 나머지는 가중치 감소.
Multimodal 데이터 적용:
- 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오 등 다중 모달 데이터에 Sparse Attention 기법 확장.
- 모달 간 상호작용 정보를 기반으로 중요 토큰을 선택.

5. KV Compression(압축) 기술의 한계

한계점:

KV 텐서를 INT8로 압축하면 메모리 사용량은 감소하지만, 일부 작업에서 정확도 손실 발생 가능.
압축률이 더 높은 기술(INT4 등) 적용 시 정확도 손실이 증가.

연구 흐름:

Adaptive Precision Quantization:
- 토큰별로 가중치 민감도를 분석하여, 중요한 텐서는 고정밀도(FP16), 덜 중요한 텐서는 저정밀도(INT8)로 압축.
- 예: 중요 토큰의 KV는 FP16, 덜 중요한 토큰은 INT8로 관리.
Lossless Compression Techniques:
- Entropy 기반 압축 기법을 활용하여 정보 손실 없이 메모리 사용량 감소.
- 예: KV 텐서의 정보를 Huffman Coding으로 압축.
Gradient-Aware Quantization:
- 모델 학습 중 Gradient를 기준으로 양자화를 최적화하여 압축 시 정확도 손실 최소화.

6. 정적 Sparse Attention의 한계

한계점:

SWA는 동적으로 중요 토큰을 선택하지만, 선택된 Sparse 패턴이 모든 작업에 동일하게 적용될 수는 없음.

연구 흐름:

Dynamic Sparse Patterns:
- 추론 중 Attention Weight의 변화에 따라 Sparse 패턴을 실시간으로 수정.
- 예: 긴 시퀀스에서는 Local Sparsity 비율을 증가, 짧은 시퀀스에서는 Global Sparsity 비율 증가.
Feedback-Driven Sparsity:
- 이전 단계의 추론 결과를 기반으로 Sparse Attention 패턴을 업데이트.
- 예: 특정 작업에서 성능이 저하되면 Sparse 비율을 동적으로 조정.
Reinforcement Learning 기반 Sparse Pattern 최적화:
- RL을 통해 Sparse Attention 패턴을 실시간으로 학습하고 업데이트.

종합

ALISA의 한계를 극복하려면 Sparse Attention 기법의 유연성과 정확도를 개선하고, 하드웨어와 시스템 수준에서 효율성을 극대화하는 방향으로 연구가 진행되어야 합니다. 주요 연구 흐름은 학습 기반 중요 토큰 선택, 동적 스케줄링 자동화, 압축 기술의 정교화, Sparse Attention의 실시간 최적화로 요약됩니다. 이들은 LLM 추론 효율성을 더욱 높이는 데 기여할 수 있습니다.