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Kazeia-Engine — Rapport R&D complet (24-25/05/2026)

Synthèse de toute la session. Matériel : OnePlus Pad3, SM8750 (Snapdragon 8 Elite, Hexagon V79), 16 GB, sans root. Mémoire LPDDR5x ~77 GB/s, CPU ~25. NDK r27d, Hexagon SDK 6.5.0.0.

1. Objectif

Faire tourner Qwen3.5-4B (et 9B) en GGUF, sans conversion .pte, en exploitant le NPU pour le prefill et le CPU pour le decode. Cible : égaler/battre ExecuTorch (4B .pte = 15 tok/s, 2.2 GB), empreinte mémoire mini.

2. Le fait dur (mesuré, reproductible)

Decode M=1 = memory-bandwidth bound, pas compute. Le NPU n'aide pas le decode (bus DDR saturé), il aide le prefill (batché, compute-bound). Donc : prefill NPU / decode CPU, verrouillé pour 4B et 9B.

3. Performances stables — MAJ 26/05, fork ql (qualcomm/llama.cpp), t4+fa decode

Modèle prefill (t8/b512) decode (t4+fa) RAM
Qwen3.5-4B-Q4_0 93 8.5 2.4 GB
Qwen3.5-9B-Q4_0 70 5.7 5.0 GB
Qwen3-4B dense 285 14 2.2 GB
4B ExecuTorch .pte ~451 15 3.3 GB
Decode dense 4B = parité pte à RAM 30%. NPU 9.82=CPU 9.8 → 77GB/s injoignable (GEMV M=1 latency-bound, ~32 réel). t4=optimum, t8=contention (3.5 chute 2.3). Fork qualcomm DOUBLE le prefill (50→93, 103→285) + sortie FR cohérente. Anciens 9.8/50/t8 obsolètes. Leviers decode morts (mesurés): spec-decode négatif, IQ4_NL=même octets, fusion GDN compute-bound. >9 decode = kernel GDN-HMX frontière.

4. Cascade Thinker+Guard : RAM OK

9B+Guard-4B = 7.5 GB ; 9B+Guard-8B = 9.5 GB ; +TTS/STT → 11.5. Tient sur 16 GB. 9B>4B en qualité FR.

5. Engine vs briques

briques (stack NPU+lm_head CPU) : 2B 13, 4B 7, 9B 2.1 tok/s. 2B briques 13/2.5GB = sweet spot, > engine 4B 9.8. Repo /opt/Kazeia/to_delete/briques_qwen35. Pour le 4B, .pte reste devant (15, 2.2GB). GGUF utile = 9B/modèles sans pte.

6. Intégration #277 (dev) — débloquée, 2 fixes

hang in-app = thinking non bridé + 1 thread. FIX : signature generate(sys,usr,maxTok), ChatML+<think></think>, ngl0 + n_threads=8 → 14 tok/s. Bridge STATIC (0 NEEDED libllama, coexiste TTS). dist /opt/Kazeia-engine/dist/ : libkazeia_engine.so + htp-v79.so + EngineLlmEngine.kt + docs.

7. R&D pousser prefill GDN — PISTE FERMÉE (26/05, mesuré)

Conclusion dure : le calcul GDN n'est pas le goulot du prefill sur le fork ql. A/B sur la même commande llama-bench (Qwen3.5-4B-Q4_0, pp512, ngl99/t8/b512, gate scalaire S_v=128) :

Schéma GDN (HTP) flops GDN pp512
serial f32 (vrai baseline) 1× 89.5
serial fp16 (HVX 64-lane) ~0.5× ALU 89.65
WY chunkwise ~2.5× 89.6

Trois schémas de calcul (0,5× / 1× / 2,5× flops) → pp512 plat. Si l'arithmétique GDN limitait, le 2,5× s'effondrerait et le 0,5× grimperait. Donc le mur prefill (~89,5) est ailleurs : matmuls denses / FFN MoE / attention / conv / overhead op-batch. Ça corrige la vieille prémisse « GDN = l'ancre » (vraie sur l'ancien tree GDN-CPU série, fausse sur le fork GDN-HTP). Le « 98 » d'avant était un fantôme de mesure ; vrai baseline = 89,5.

Corollaire : aucune optim du kernel GDN (chunkwise, HMX, fp16) ne peut bouger le prefill. HMX-per-tête en plus = NO-GO (matmuls 32×128 latency-bound ~12 µs, 28 têtes × 24 couches sérialisées sur le moteur HMX unique). Pour réellement pousser pp512 il faut profiler/attaquer les ops non-GDN sur HTP — autre chantier, et prefill = « utile pas vital ».

Artefacts (branche ql gdn-chunkwise-wy) : kernel fp16 serial validé (oracle 28/28, hvx_vec_mpyacc_f32_f16, état fp16 paddé-64, aucune dérive à 256 tok — le gate exp(g<0) borne), gardé derrière env KZ_F16 (défaut OFF = baseline f32 inchangé) ; kernel WY chunkwise conservé inutilisé comme base d'un éventuel batch-têtes. GGML_HEXAGON_OPFILTER existe sur ce fork ; profiler GGML_HEXAGON_PROFILE masqué par llama-bench (sortie DEBUG).

8. À FAIRE : quantize 4B IQ4_NL on-device + bench, brancher JNI, valider qualité FR. STT reste ORT-QAIRT. Détail commits : git log.