リングAllReduceは、分散深層学習において複数の計算ノードが保持する勾配やパラメータを、環状トポロジーを利用して効率的に集約・分配する通信アルゴリズムです。各ノードは隣接ノードと順次データを送受信し、全体の和（または平均）を段階的に計算して最終的に全ノードが同一の集約結果を得ます。この方式は、全ノードが同時に全体通信を行う全結合型AllReduceに比べて帯域幅の使用効率が高く、スケーラビリティが向上します。また、通信回数はノード数に比例しますが、各ステップで転送するデータ量が小さくなるため、ネットワーク遅延の影響を抑えることが可能です。