La creación de obras de Devin Booker y Kevin Durant tiene a los soles rodando
Imagen Getty/Merle Cooper

Los Phoenix Suns tuvieron un comienzo de 4-6, en gran parte debido a las ausencias de dos de sus tres principales estrellas. Bradley Beal jugó tres partidos antes de regresar al informe de lesiones por una lesión en la espalda, mientras que Devin Booker se perdió ocho partidos por una lesión en el pie. Eso dejó a un equipo que ya tenía serias preocupaciones sobre los armadores sin sus dos mejores creadores de defensa y, como era de esperar, esa no fue una receta para el éxito, a pesar del juego estelar de Kevin Durant.

El 15 de noviembre, Booker regresó a la alineación contra los Timberwolves y los Suns no han perdido desde entonces. Phoenix tiene marca de 7-0 con Booker de regreso en la alineación (8-1 con Booker esta temporada), y si mantiene su ritmo actual, debería encontrarse en la conversación sobre el MVP. Booker ha tomado el control total de la ofensiva de Phoenix, poniendo fin a cualquier duda sobre si podría prosperar en el papel de creador principal de un equipo superior. Tiene un promedio de 29,4 puntos, 8,9 asistencias y 5,4 rebotes por partido con sólo 3,1 pérdidas de balón por partido y la mejor eficiencia de tiro de su carrera (49,7/43,5/91,8 divisiones de tiro). La puntuación no es una sorpresa, ya que durante mucho tiempo ha sido uno de los principales tiradores de la liga (y, por mi dinero, tiene el saltador más estéticamente agradable de la NBA), mostrando esa habilidad para vencer a los Knicks sin KD. El domingo por la noche.

Lo que más me ha impresionado ha sido su desarrollo como creador de juego con el balón y director de una ofensiva. Booker ha desempeñado el papel de armador antes, pero nunca lo había hecho tan bien ni tan eficientemente. En los dos años previos a la llegada de Chris Paul, a menudo estuvo a cargo de dirigir la ofensiva y lo hizo de manera sólida, pero tuvo problemas con las pérdidas de balón y a menudo buscaba anotar primero y pasar segundo. Esta temporada, puedes ver su mejora en términos de su sentido del juego, paciencia, visión de la cancha, comprensión de cuándo buscar su propio tiro y cómo mantener a todos los demás alimentados también.

Durante esta racha de 7 partidos con Booker de vuelta en la alineación, Phoenix ha promediado 3,4 asistencias más por partido y 3,7 pérdidas de balón menos por partido que en los primeros 10 partidos de la temporada. Tener a Booker moviendo los hilos de la ofensiva es la principal razón de esa mejora, ya que se ha convertido en un excelente facilitador. Ese crecimiento se muestra mucho cuando observa sus recorridos hacia la pintura, ya que reconoce cuando la ayuda proviene de sus tiradores y los rifles pasan al bolsillo de tiro en el exterior y encuentra caídas en el interior para Jusuf Nurkic y sus grandes.

Booker también se ha vuelto más rápido en su toma de decisiones cuando llegan dobles en el perímetro, sabiendo dónde estará el compañero abierto en función de dónde viene el segundo defensor y siendo decisivo con sus pases para explotar ese espacio.

Cuando Booker está en la cancha, tiene sus huellas digitales en todo y ha sido eficiente en casi todo. Su tasa de uso es del 33,9 por ciento, la más alta de su carrera. Su porcentaje real de tiros es del 62,8 por ciento, el más alto de su carrera. Su porcentaje de asistencia es un astronómico 47,7 por ciento (lo que significa que cuando juega, casi la mitad de los tiros realizados por sus compañeros de equipo provienen de pases de Booker), con una tasa de pérdidas de balón de sólo el 11,7 por ciento, la tercera más baja de su carrera (solo detrás de dos temporadas jugando con Chris Paul). Lo que está haciendo es verdaderamente escandaloso, y lo que hace que sea tan difícil detener a los Suns es que no es el único que avanza a pasos agigantados como creador de juego para otros.

Kevin Durant también ha tenido un comienzo de temporada absurdo, promediando 31,4 puntos, 7,1 rebotes y 5,5 asistencias por partido en una cómica división de tiros de 53,3/52,2/89,1. Durante la racha de siete victorias consecutivas de los Suns, jugó en cinco de ellos y promedió 34,2 puntos y 7,2 asistencias por partido, mientras adoptaba un estilo ofensivo más fluido con Booker de vuelta en la alineación. Durant es un tirador tan letal como los que hay en la NBA, y ha lucido fantástico, tanto creando para sí mismo desde el rebote como derribando miradas de atrapar y disparar (al menos un par de asistencias de Booker en cada juego lo desechan en una semifinal). -KD vigilado que se levanta, sin ser molestado por una lucha suave, por tres).

Sin embargo, Durant ahora también está mostrando plena confianza en el resto de sus compañeros de equipo de los Suns y el resultado es que la ofensiva de Phoenix opera como una absoluta maravilla, con una calificación ofensiva de 128,4 durante su racha ganadora. Durant, al igual que Booker, está aprovechando la atención que las defensas le están prestando y permitiéndole crear canastas fáciles en otros lugares, con algunas transmisiones hábiles en unidades y también poniendo a las defensas en rotación con pases rápidos cuando los dobles le llegan en el poste alto.

Cuando juegan juntos, los Suns también han aprovechado la atención que cada uno exige para poner a sus oponentes en apuros. Su crecimiento en el juego de dos hombres ha sido impresionante y crea algunas asistencias fáciles gracias a cómo cada uno puede acertar tiros cuando se les da un poco de espacio.

El tiro general del equipo de Phoenix también abre las cosas para el juego de dos hombres entre Booker y Durant, ya que son terceros en la liga en porcentaje de tres puntos, liderados por Booker y Durant, pero también están obteniendo un gran espacio de parte de Grayson Allen, Eric Gordon. y Yuta Watanabe. Frank Vogel ha podido aprovechar eso para crear un verdadero enigma para las defensas al poner a Booker y Durant en el mismo lado de la cancha para trabajar entre sí, lo que naturalmente inclina a las defensas hacia enviar ayuda a ese lado, lo que libera a uno. de esos tiradores en el lado débil. Ahí es cuando entra en juego la confianza de Durant y Booker en sus compañeros de equipo, ya que están dispuestos a lanzar pases saltados o conducir con la intención de patear cuando la defensa colapsa aún más, confiando en que el tiro que crean será derribado.

A menudo vemos equipos con múltiples superestrellas turnarse en la ofensiva, y si bien hay momentos en los que los Suns dejan que Durant o Booker trabajen, generalmente ejecutan algún tipo de acción o set real, incluso en situaciones tardías del juego. Eso requiere estrellas que estén dispuestas a operar dentro de una estructura, y un cuerpo técnico para construir una estructura y un sistema que los coloque en los lugares en los que quieren estar. Los tiros de Durant y Booker siempre se destacan, ya que son dos de los mejores de la liga en tiros en salto, pero lo que hace que los Suns hagan clic en este momento es que esos dos no dependen simplemente de su capacidad para realizar tiros difíciles. En cambio, están haciendo la jugada correcta constantemente, lo que, sumado a que sus compañeros de equipo aciertan tiros abiertos, los hace imposibles de defender.

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Lo que cambió es la capacidad dentro de esos bloques: CantidadSuperPuzzle-75B-A9BRatioParámetros totales120.7B75.3B62.4%Parámetros activos12.8B9.3B73.1%Tamaño de estado de Mamba SSM1289675%Tamaño intermedio experto enrutado MoE26881280-2688Media 59.9%Expertos enrutados activados por token224-18Media 50%Capacidad experta enrutada activa (relativo)100%8,7%-62,3%Media 30,9% El número de expertos enrutados, el tamaño de expertos compartido y el tamaño latente del MoE no cambian. Las capas de atención quedaron intactas. La razón declarada por la investigación propuesta es que Nemotron-3-Super ya es muy eficiente en cuanto a caché KV. Las capas de Mamba se podaron de manera uniforme, porque los marcos de inferencia no admiten un tamaño de estado SSM diferente por capa. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 El resultado no es un profesor uniformemente reducido. La figura anterior muestra la asignación en profundidad. Puzzle conservó la capacidad en capas intermedias y tardías seleccionadas, y cortó con fuerza en otras partes. Punto de referencia y rendimiento La siguiente tabla informa el rendimiento total óptimo de Pareto en un único nodo 8xB200, con decodificación en un solo paso. Escenario (entrada/salida)Piso UTSuper (tok/s)Puzzle-75B-A9B (tok/s)Boost50K / 2K>= 1005,1288,2101.60x50K / 2K>= 1253,7846,4121.69x50K / 2K>= 1502,5324,5231.79x8K / 64K>= 10020,93942,6012.03x8K / 64K>= 12513,07427,9182.14x8K / 64K>= 1508,52218,0472.12x Ambos modelos se entregaron con pesos NVFP4 coincidentes, caché FP8 KV y estado Mamba FP16. Por lo tanto, la brecha refleja compresión, no un cambio en el formato numérico. El régimen 50K/2K con precarga pesada es el que menos gana. El régimen 8K/64K con gran decodificación es el que más gana. En un solo nodo 8xH100 en UT = 100, las ganancias son menores. Son 1,91x en 50K/2K y 1,82x en 8K/64K. Ambos modelos utilizan pesos FP8, caché FP8 KV y estado FP32 Mamba. En un único H100 en un contexto de 1M, la restricción de enlace pasa de la computación a la memoria. Los pesos NVFP4 de Super ocupan alrededor de 70 GB del presupuesto de 80 GB de HBM. Cada solicitud de token de 1 millón agrega aproximadamente 4 GB de caché KV. Por tanto, la concurrencia efectiva es 1. El peso NVFP4 del Puzzle-75B-A9B ocupa alrededor de 44,5 GB. El diseño de atención no cambia, por lo que el costo de KV por solicitud no cambia. La simultaneidad en 1M aumenta a 8. El rendimiento de decodificación agregado en esa simultaneidad es aproximadamente 4 veces el rendimiento de solicitud única de Super. El llenado previo de una solicitud de 990 000 tokens es aproximadamente 1,2 veces más rápido. Cómo funciona el rompecabezas iterativo Puzzle es un marco de búsqueda de arquitectura neuronal descompuesta, implementado aquí como Puzzletron. Define un espacio de búsqueda discreto de implementaciones de capas alternativas. Cada alternativa obtiene una puntuación de calidad. Luego, un programa de enteros mixtos selecciona una alternativa por capa bajo una restricción de implementación. Tres técnicas de poda forman el espacio de búsqueda: Poda de canales intermedios: los canales dentro de cada experto enrutado se clasifican según su contribución a la salida del experto. Todos los expertos dentro de una capa MoE se reducen a un tamaño uniforme para lograr compatibilidad con el kernel. Reducción de top-k: la cantidad de expertos a los que se enruta un token varía según la capa, hasta el k = 22 del padre. Poda de Mamba SSM: el tamaño del estado de SSM cae de 128 a 96 canales. Se mide el resultado del SSM. Bajar 128 canales a 96 acelera el kernel SSM de 1,2x a 1,3x durante la decodificación. Esto se mantiene en tamaños de lote entre 8 y 512. Los canales se clasificaron según su contribución estimada a la producción de la capa Mamba. La estimación promedió más de 67 millones de tokens de datos de validación. El Apéndice A muestra que esto supera la selección aleatoria de canales bajo una poda agresiva. La formulación original asume que los impactos en la calidad del reemplazo son aproximadamente aditivos. Cada bloque candidato se puntúa dentro del padre no modificado. Eso ignora las interacciones de orden superior entre reemplazos. Iterative Puzzle alterna la compresión limitada con una breve recuperación de destilación de conocimientos. Construye una secuencia M0, M1,… MR en lugar de saltar al objetivo. Las puntuaciones se vuelven a calcular con respecto al modelo comprimido actual, no al modelo original. Se utilizaron tres etapas: El Ministerio de Educación pondera el 75% de la capacidad docente, el estado de Mamba SSM el 75%. Curado por 24 mil millones de fichas. El Ministerio de Educación pondera el 60% de la capacidad docente. Curado por 43,2 mil millones de tokens. Se activó el presupuesto de expertos encaminado al 50%, asignado de forma heterogénea. Curado por 52,8 mil millones de tokens. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 La tabla anterior compara esto con una línea base de Puzzle de un solo paso en el mismo objetivo. El procedimiento de tres pasos tiene un promedio de 69,05 en diez puntos de referencia, frente a 68,48. Las ganancias aparecen en MMLU-Pro, GPQA, HLE, AA-LCR, LiveCodeBench, SciCode y RULER-256K. IFBench-Instruction cayó 0,2 puntos y IFBench-Prompt cayó 0,5. Recuperación: destilación, RL y verbosidad La destilación de conocimientos se ejecutó con un 30 % de datos de preentrenamiento y un 70 % de datos SFT de Nemotron-3-Nano. Durante la fase de rompecabezas, KD utilizó una secuencia de 32K de longitud. Luego, Recovery entrenó a 128K y escaló a 512K. El presupuesto era de hasta 100 mil millones de tokens, con un lote global de 16 millones de tokens, en Megatron-LM. La capacitación posterior de RL adoptó la Etapa 2 del proceso Nemotron-3-Super RL, centrada en la ingeniería de software. La fase 2.1 realizó una comparación del uso de herramientas en un solo paso. La fase 2.2 pasó a la zona de pruebas RL de extremo a extremo, donde los agentes corren hasta 200 turnos. Ambas fases utilizaron una penalización de KL de 0. El equipo barrió las tasas de aprendizaje y luego promedió los pesos resultantes. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 La Figura 4 anterior muestra lo que aportó cada etapa. KD de contexto corto recupera la mayoría de las categorías a más del 97% de Nemotron-3-Super. Luego, KD de contexto largo eleva específicamente los puntos de referencia de entrada larga y de generación larga. El equipo de investigación afirma que el impacto de RL en estos experimentos fue pequeño. La verbosidad es el detalle silencioso. Después de la última iteración de Puzzle, el modelo generó el 132% del recuento de tokens de Super. Eso cayó al 99% después del proceso de recuperación total. Implementación: cuantificación y predicción de tokens múltiples Se produjeron dos recetas de cuantificación posteriores al entrenamiento: FP8 W8A8 apunta a Hopper y NVFP4 W4A4 apunta a Blackwell. Componente Línea base BF16 Punto de control FP8 Punto de control NVFP4 GEMM MoE dispersos y compartidos BF16FP8NVFP4 Mamba GEMM BF16FP8FP8 Mamba Caché SSM FP32FP32FP16 + Caché SRKV FP8FP8FP8 Enrutador FP32FP32FP32 Atención QKV/salida, proyecciones latentes MoE, LM cabezaBF16BF16BF16 Ambas recetas se calibraron en 256 muestras SFT posteriores al entrenamiento. NVFP4 utilizó la calibración máxima, no la búsqueda de sensibilidad AutoQuantize utilizada para Super. El punto de control resultante se cuantifica de forma ligeramente más agresiva y se realiza de manera similar. NVFP4 no es compatible de forma nativa con Hopper. Todavía se utiliza para el objetivo H100 de contexto 1M, porque la capacidad de HBM se vincula allí. Puzzle-75B-A9B hereda un cabezal MTP compartido de Super. Los parámetros se comparten entre los pasos de MTP, por lo que un cabezal se aplica de forma recursiva en la inferencia. La transferencia directa de la cabeza entrenada de Super dio longitudes de aceptación similares. Luego, el equipo de investigación identifica una discrepancia entre el entrenamiento y la inferencia. El entrenamiento MTP forzado por el maestro alimenta la secuencia completa de estados ocultos desplazados. En cambio, la redacción autorregresiva alimenta una combinación de modelos de destino y estados ocultos generados por MTP. Las tasas de aceptación caen en posiciones de draft más profundas. Esto se soluciona mediante una formación continua de la cabeza transferida. En SPEED-Bench con una longitud de calado 7, la longitud media de aceptación aumentó de 3,45 a 4,34. Eso es aproximadamente entre el 25% y el 30%, concentrado en puestos posteriores del draft. A diferencia de Super, el punto de control NVFP4 apenas se degrada: 4,31 frente a 4,34. Dónde ayuda la compresión y dónde duele Benchmark (BF16)SuperPuzzle-75B-A9BDeltaMMLU-Pro83.882.4-1.4AIME25 (sin herramientas)92.289.7-2.5GPQA (sin herramientas)80.578.6-1.9LiveCodeBench82.181.1-1.0SciCode (subtarea)42.340.6-1.7SWE-Bench (OpenHands)59.556.9-2.6Arena-Hard-V272.868.6-4.2AA-LCR56.856.9+0.1REGLA 1M93.992.2-1.7MMLU-ProX79.577.5-2.0 El propio resumen del artículo de investigación es que el seguimiento de instrucciones y las evaluaciones agentes son las que más pierden. Arena-Hard-V2 es el peor de los casos, con -4,2 puntos. RULER se mantiene dentro de aproximadamente 1 a 2 puntos en 256K, 512K y 1M. Tres resultados de BF16 no retroceden. AA-LCR gana 0,1, Scale AI Multi-Challenge empata en 56,6 y TauBench Telecom gana 0,4. NVFP4 cuesta poco además de la compresión. En RULER 1M, el punto de control NVFP4 obtiene una puntuación de 93,2, por encima del 92,2 de BF16. HLE es el costo de NVFP4 más claro, cayendo de 16,5 a 15,7. Los resultados del 8PM se encuentran en el Apéndice E y siguen de cerca al BF16. SWE-Bench no está incluido en el punto de control del 8PM. Casos de uso RAG de contexto ultralargo en una GPU: un servicio de análisis de documentos en un contexto de 1 millón pasa de 1 solicitud simultánea a 8. El rendimiento de decodificación agregado en esa concurrencia es aproximadamente 4 veces mayor. Asistentes de codificación interactivos: en UT >= 100 tok/s en el régimen 8K/64K, un nodo sirve 2,03 veces los tokens. Ajustado por detalle, es decir, 2,16 veces las solicitudes completadas por minuto. Canalizaciones de documentos con gran cantidad de precarga: el régimen de 50.000/2.000 gana solo 1,60 veces. La compresión ayuda menos cuando el procesamiento rápido domina la computación. Bucles SWE agentes: verifique la brecha SWE-Bench de 2,6 puntos con su combinación de tareas. La recuperación de RL apuntó a esta capacidad y solo la restauró parcialmente. Explorador de implementación ‘+esc(r