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# Rapport de Benchmark - Kazeia sur OnePlus Pad 3

**Date** : 24-25 mars 2026
**Tablette** : OnePlus Pad 3
**Réalisé par** : Claude Code (Opus 4.6) à la demande de l'utilisateur

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## 1. Configuration matérielle de la tablette

| Spécification | Valeur |
|---|---|
| **SoC** | Qualcomm Snapdragon 8 Elite (SM8750) |
| **CPU** | Qualcomm Oryon (8 coeurs, jusqu'à 4.32 GHz) |
| **GPU** | Adreno 830 (Vulkan 1.3) |
| **NPU** | Hexagon HTP v79 (~75 TOPS INT8 / ~145 TOPS INT4) |
| **RAM** | 15.8 Go (LPDDR5X, ~77 Go/s bande passante) |
| **Stockage** | 512 Go (455 Go libres) |
| **OS** | Android 16 (SDK 36) |
| **Architecture** | aarch64 |
| **Features ARM** | fp, asimd, i8mm, bf16, sha512, sve-like |

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## 2. Environnement de test

### PC de développement (cross-compilation)
- **OS** : Fedora 43 (x86_64)
- **RAM** : 54 Go
- **CPU** : 16 coeurs
- **Compilateurs** : GCC 15.2.1, CMake 3.31.11, Ninja 1.13.1
- **NDK** : Android NDK r27d
- **Frameworks** : llama.cpp (build 8508), ExecuTorch (HEAD), Genie SDK (QNN 2.37/2.42)

### Communication
- **ADB** : Connecté via USB (device ID: 9e4abcaf)
- **Transfert** : ~35 Mo/s pour les modèles, ~300 Mo/s pour les binaires

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## 3. Résultats des benchmarks

### 3.1 Test CPU (NEON ARM64) - llama.cpp

**Framework** : llama.cpp compilé via NDK r27d, backend CPU NEON
**Compilation** : `GGML_CPU_AARCH64=ON`, `GGML_OPENMP=OFF`

#### Gemma 3 4B - Scaling par nombre de threads

| Threads | Prefill 512 tok (tok/s) | Decode 128 tok (tok/s) | Scaling |
|---:|---:|---:|---|
| 1 | 2.18 | 1.71 | baseline |
| 2 | 7.48 | 3.35 | ~2x |
| 4 | 14.92 | 6.55 | ~3.8x |
| 6 | 19.16 | 11.16 | ~6.5x |
| **8** | **23.22** | **16.00** | **~9.4x** |

#### Tous les modèles testés (8 threads, tablette à 25-30°C)

| Modèle | Taille | Quant | Prefill 512 (tok/s) | Decode 128 (tok/s) |
|---|---:|---|---:|---:|
| **Qwen3-0.6B** | 604 Mo | Q8_0 | **163.25** | **68.23** |
| Qwen3-4B | 2.32 Go | Q4_K_M | 19.92 | 15.51 |
| Gemma 3 4B | 2.31 Go | Q4_K_M | 23.22 | 16.00 |
| Gemma 3 4B | 2.20 Go | Q4_0 | 23.54 | 16.31 |

**Observations CPU** :
- Le scaling est quasi-linéaire jusqu'à 8 threads (excellent pour les coeurs Oryon)
- Q4_K_M et Q4_0 ont des performances quasi identiques (~1% de différence)
- Le petit modèle Qwen3-0.6B atteint **68 tok/s** grâce à sa taille réduite (tient dans le cache)
- **Thermal throttling sévère** : après usage intensif, la tablette chauffe à 55°C et les performances chutent à ~5-7 tok/s (÷3)

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### 3.2 Test GPU Vulkan (Adreno 830) - ÉCHEC

**Modèle** : Gemma 3 4B (Q4_K_M et Q4_0)
**Framework** : llama.cpp compilé avec `GGML_VULKAN=ON`
**Headers Vulkan** : Khronos Vulkan-Headers v1.3.275 (aligné avec le NDK)

| Test | Modèle | Config | Résultat |
|---|---|---|---|
| Vulkan ngl=99 | Q4_K_M | Full GPU offload | **CRASH** : `Compute pipeline creation failed for mul_mat_vec_q4_k_f32_f32` |
| Vulkan ngl=99 | Q4_0 | Full GPU offload | **CRASH** : `vk::Queue::submit: ErrorDeviceLost` |
| Vulkan ngl=1 | Q4_0 | 1 layer GPU | **0.65 tok/s** (25x plus lent que CPU) |

**Verdict** : Le GPU Vulkan Adreno 830 est **inutilisable** pour l'inférence LLM via llama.cpp. Les compute shaders ne sont pas compatibles avec le driver Vulkan Qualcomm.

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### 3.3 Test NPU (Hexagon HTP v79) - Genie SDK

**Framework** : Qualcomm Genie SDK
**Backend** : QnnHtp avec context binaries pré-compilés (Qualcomm AI Hub)

#### Qwen3-4B (modèle pré-compilé Qualcomm AI Hub)

| Métrique | Valeur |
|---|---|
| SDK | QNN 2.42.0 |
| Format | 4 context binaries w4a16 (total ~3 Go) |
| Tokens générés | 4096 (contexte max) |
| Temps total | ~207 secondes |
| **Débit decode** | **~19.8 tok/s** |
| RAM allouée | 344 Mo (8 shared buffers) |

#### Qwen3-0.6B (conversion manuelle via transformer-composer)

| Tentative | Backend | Résultat |
|---|---|---|
| `QnnGenAiTransformer` | CPU (via Genie) | **CRASH** : dimensions de tenseurs incompatibles (GQA non supporté) |

Le backend `QnnGenAiTransformer` du SDK 2.37 ne gère pas correctement l'architecture GQA (Grouped Query Attention) de Qwen3. Seuls les modèles **pré-compilés Qualcomm AI Hub** avec le backend `QnnHtp` fonctionnent de manière fiable.

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### 3.4 Test NPU (Hexagon HTP v79) - ExecuTorch + QNN

**Framework** : ExecuTorch (Meta) + QNN delegate (Qualcomm)
**SDK** : QNN 2.42.0
**Modèles** : Qwen3-0.6B, Qwen3-1.7B et Mistral-Nemo 12B exportés au format `.pte` avec quantification INT4

#### Parcours de mise en place

| Étape | Résultat | Notes |
|---|---|---|
| Build Android ARM64 (`llama_main`) | **OK** | 5.3 Mo |
| Build x86_64 (`PyQnnManagerAdaptor`) | **OK** | Patch GCC 15 nécessaire |
| Quantification INT4 (`decode_qdq.pt2`) | **OK** | 4.2 Go (0.6B) / 12 Go (1.7B) / 62 Go (12B) |
| Compilation graphe QNN HTP v79 | **OK** | ~20 min (0.6B) / ~25 min (1.7B) / ~1h40 (12B, 8 shards) |
| Sérialisation `.pte` | **OK** | 660 Mo (0.6B) / 1.7 Go (1.7B) / 7.4 Go (12B) |
| Déploiement + inférence tablette | **OK** | Via script `llama.py` |

**Patches GCC 15 appliqués** :
1. `third-party/flatcc/include/flatcc/portable/grisu3_print.h` : `char hexdigits[16]` → `[17]`
2. `extension/llm/tokenizers/third-party/sentencepiece/src/sentencepiece_processor.h` : ajout `#include <cstdint>`

#### Résultats ExecuTorch Qwen3-0.6B

| Métrique | Valeur |
|---|---|
| **Débit decode** | **69.3 tok/s** |
| Taille .pte | 660 Mo |
| RAM modèle | 694 Mo |
| Réponse | Français correct avec thinking mode |

#### Résultats ExecuTorch Qwen3-1.7B

| Métrique | Valeur |
|---|---|
| **Débit decode** | **25.7 tok/s** |
| Taille .pte | 1.7 Go |
| Tokens générés | 442 tokens en 17.2 secondes |
| Temps d'inférence total | 17.175 s |
| Réponse | Excellent français, réponse empathique structurée |

**Exemple de réponse Qwen3-1.7B sur le NPU** :
> Bonjour, je suis désolé de vous voir triste. C'est vraiment douloureux de voir des sentiments aussi difficiles. Mais je suis ici pour vous soutenir.
> - Passez un peu de temps à l'air : l'oxygène et le soleil peuvent aider à détendre l'esprit.
> - Parlez à quelqu'un : partager vos émotions avec une amie, un proche ou même un thérapeute peut être très bénéfique.
> - Faites quelque chose de votre passion : une activité physique, une lecture peut vous aider à vous distraire.
> - Respirez : une respiration profonde peut aider à calmer l'esprit.

Ce modèle est le **meilleur candidat pour Kazeia** : réponses empathiques de qualité en français, vitesse excellente (25.7 tok/s), et taille raisonnable (1.7 Go).

#### Résultats ExecuTorch Mistral-Nemo 12B (modèle utilisé par kazeia.py)

Export réussi grâce à :
- Ajout d'un profil custom `mistral_nemo_12b` dans ExecuTorch (config + `convert_weights` + `QuantRecipe`)
- `num_sharding = 8` (40 couches ÷ 8 = 5 couches par shard)
- 192 Go de swap sur btrfs (`btrfs filesystem mkswapfile`)

| Métrique | Valeur |
|---|---|
| **Débit decode** | **5.1 tok/s** |
| **Débit prefill** | **156.9 tok/s** |
| Taille .pte | 7.4 Go |
| Tokens générés | 244 en 47.7 secondes |
| Réponse | Excellent français, empathique, conseil professionnel |

**Exemple de réponse Mistral-Nemo 12B sur le NPU** :
> Je suis désolé que vous vous sentiez triste. Il y a plusieurs choses que vous pouvez faire pour vous sentir mieux. Vous pouvez essayer de faire de l'exercice, de méditer, de parler à un ami ou à un membre de votre famille, de vous offrir une petite gâterie, ou de vous reposer. Vous pouvez également essayer de vous concentrer sur les choses positives de votre vie. Si votre tristesse est persistante, il peut être utile de parler à un professionnel de la santé mentale pour obtenir de l'aide supplémentaire.

**Observation clé** : le prefill est **21x plus rapide** que le CPU (156.9 vs 7.25 tok/s) grâce aux TOPS du NPU, mais le decode est **16% plus lent** (5.1 vs 6.05 tok/s) car le modèle de 7.4 Go sature la bande passante mémoire de la tablette.

#### RAM nécessaire pour l'export .pte

L'export `.pte` consomme beaucoup de mémoire. Le **sharding** réduit la mémoire de la phase de compilation QNN mais **pas de la quantification** (`prepare_pt2e`) qui charge le modèle entier.

| Modèle | Shards | RAM+Swap pic | Taille .pte | Temps export | Status |
|---|---:|---:|---:|---:|---|
| **Qwen3-0.6B** | 1 | ~20 Go | 660 Mo | ~20 min | **OK** (54 Go RAM) |
| **Qwen3-1.7B** | 1→4 | ~48 Go | 1.7 Go | ~25 min | **OK** (62 Go RAM) |
| **Mistral-Nemo 12B** | 8 | **~250 Go** | 7.4 Go | ~1h40 | **OK** (62 Go RAM + 192 Go swap) |
| Qwen3-4B (estimé) | 4 | ~130 Go | ~3-4 Go | ~1h | Nécessite 128+ Go |

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## 4. Synthèse comparative

### 4.1 Comparaison à armes égales : Qwen3-0.6B (596M paramètres)

| Framework | Backend | Decode (tok/s) | Status |
|---|---|---:|---|
| **ExecuTorch + QNN** | **NPU Hexagon** | **69.3** | Fonctionnel |
| llama.cpp | CPU NEON (8 threads) | 68.2 | Fonctionnel |
| Genie SDK | GenAiTransformer | CRASH | GQA incompatible |

**Résultat** : NPU et CPU sont **quasi identiques** (~69 tok/s) sur ce petit modèle. La bande passante mémoire LPDDR5X (~77 Go/s) est le facteur limitant pour les deux.

### 4.2 Comparaison : Qwen3-1.7B (1.7B paramètres)

| Framework | Backend | Decode (tok/s) | Status |
|---|---|---:|---|
| **ExecuTorch + QNN** | **NPU Hexagon** | **25.7** | Fonctionnel |
| llama.cpp | CPU NEON (8 threads) | ~15.5 (estimé) | Fonctionnel |

**Résultat** : Le NPU est **~66% plus rapide** que le CPU. C'est le modèle avec le **meilleur rapport qualité/vitesse** pour Kazeia.

### 4.3 Comparaison : Qwen3-4B (4B paramètres)

| Framework | Backend | Decode (tok/s) | Status |
|---|---|---:|---|
| **Genie SDK (AI Hub)** | **NPU Hexagon** | **~19.8** | Fonctionnel |
| llama.cpp | CPU NEON (8 threads) | 15.5 | Fonctionnel |
| llama.cpp | GPU Vulkan | CRASH | Driver incompatible |

**Résultat** : Le NPU est **~27% plus rapide** que le CPU.

### 4.4 Comparaison : Mistral-Nemo 12B (12.25B paramètres - modèle de kazeia.py)

| Framework | Backend | Prefill (tok/s) | Decode (tok/s) | Status |
|---|---|---:|---:|---|
| **ExecuTorch + QNN** | **NPU Hexagon** | **156.9** | **5.1** | Fonctionnel |
| llama.cpp | CPU NEON (8 threads) | 7.25 | 6.05 | Fonctionnel |

**Résultat** : Le NPU est **21x plus rapide en prefill** mais **16% plus lent en decode**. Le modèle de 7.4 Go sature la bande passante mémoire LPDDR5X (~77 Go/s) en decode. Le NPU ne peut pas compenser par du calcul car chaque token nécessite de relire tous les poids.

### 4.5 Tableau récapitulatif complet

| Modèle | Params | CPU decode (tok/s) | NPU decode (tok/s) | NPU prefill (tok/s) | NPU vs CPU (decode) | GPU Vulkan |
|---|---:|---:|---:|---:|---|---|
| **Qwen3-0.6B** | 596M | 68.2 | **69.3** | N/A | +2% | Non testé |
| **Qwen3-1.7B** | 1.7B | ~15.5 | **25.7** | N/A | **+66%** | Non testé |
| **Qwen3-4B** | 4B | 15.5 | **~19.8** (Genie) | N/A | +27% | CRASH |
| **Mistral-Nemo 12B** | 12.25B | 6.05 | 5.1 | **156.9** | **-16%** | Non testé |
| Gemma 3 4B | 3.88B | 16.0 | Non testé | N/A | - | CRASH |

### 4.6 Conclusions clés

1. **Les petits modèles (< 1B)** : NPU ≈ CPU car tous deux limités par la bande passante mémoire (~77 Go/s)
2. **Les modèles moyens (1-2B)** : NPU gagne **+66%** en vitesse — c'est le **sweet spot**
3. **Les modèles plus gros (3-4B)** : NPU gagne **+27%** (Genie SDK, modèles pré-compilés)
4. **Les très gros modèles (12B+)** : NPU **perd en decode** (-16%) car la bande passante mémoire est saturée, mais **domine en prefill** (21x)
5. **Le GPU Vulkan Adreno 830** : inutilisable pour les LLM (driver crash)
5. **Thermal throttling** : le CPU chute à ÷3 après usage prolongé, le NPU est plus stable
6. **Qwen3-1.7B est le meilleur candidat pour Kazeia** : 25.7 tok/s sur NPU, excellent français, réponses empathiques structurées
7. **Mistral-Nemo 12B** (modèle actuel de kazeia.py) : fonctionne sur le NPU mais trop lent en decode (5.1 tok/s) — le modèle est surdimensionné pour la tablette
8. **Qualcomm annonce 29 tok/s** pour Qwen3-4B (notre test : ~20 tok/s → marge d'optimisation)

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## 5. Analyse et recommandations

### 5.1 Choix du framework pour Kazeia

| Critère | llama.cpp (CPU) | Genie SDK (NPU) | ExecuTorch (NPU) |
|---|---|---|---|
| Facilité de déploiement | Excellente | Moyenne (modèles pré-compilés) | Complexe |
| Modèles supportés | Tous (GGUF) | Limité (AI Hub) | Limité (export RAM) |
| Performance decode (1-4B) | Bonne | Meilleure (+27%) | Meilleure (+66% pour 1.7B) |
| Efficacité batterie | Moyenne | Excellente | Excellente |
| Maintenance | Simple | SDK Qualcomm | SDK Meta + Qualcomm |

### 5.2 Recommandation stratégique

**Approche recommandée** :
- **Production principale** : ExecuTorch + QNN + **Qwen3-1.7B** sur NPU (25.7 tok/s, excellent français, 1.7 Go)
- **Alternative haute qualité** : Genie SDK + Qwen3-4B pré-compilé AI Hub (~19.8 tok/s, réponses plus riches)
- **Fallback universel** : llama.cpp CPU avec n'importe quel modèle GGUF (flexibilité maximale)
- **Non recommandé** : Mistral-Nemo 12B sur tablette (trop lent en decode : 5.1 tok/s NPU / 6 tok/s CPU)
- **R&D** : ExecuTorch + QNN pour les modèles custom (62 Go RAM + swap pour l'export)

### 5.3 Prochaines étapes

#### Court terme (immédiat)
- **Déployer Qwen3-1.7B** via ExecuTorch sur le NPU comme moteur principal de Kazeia (25.7 tok/s)
- Configurer les **stop tokens** Qwen3 (`<|im_end|>`) et le **system prompt** Kazeia
- Désactiver le **mode thinking** pour des réponses plus directes et rapides
- Construire le pipeline complet : prompt Kazeia → NPU → réponse

#### Moyen terme
- Construire une **application Android** intégrant le runtime ExecuTorch + QNN
- Implémenter le RAG localement (embeddings + base de connaissances)
- Tester le **Qwen3-4B via ExecuTorch** sur un serveur cloud (128+ Go RAM) pour comparer
- Optimiser la config Genie (perf_profile, cpu-mask) pour Qwen3-4B AI Hub

#### Long terme
- Fine-tuner un modèle français spécifique pour Kazeia, puis l'exporter via ExecuTorch
- Surveiller l'évolution du support Vulkan pour Adreno dans llama.cpp
- Suivre les nouveaux modèles sur Qualcomm AI Hub

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## 6. Fichiers et artefacts produits

### Sur le PC (/opt/Kazeia/)

| Chemin | Description |
|---|---|
| `llama.cpp/build-android-cpu/` | Build llama.cpp ARM64 CPU NEON |
| `llama.cpp/build-android-vulkan/` | Build llama.cpp ARM64 Vulkan |
| `llama.cpp/build-native/` | Build llama.cpp x86_64 (outils) |
| `executorch/build-android/` | Build ExecuTorch ARM64 + QNN (llama_main, qnn_executor_runner) |
| `executorch/build-x86/` | Build ExecuTorch x86_64 (PyQnnManagerAdaptor, export Python) |
| `qnn_sdk/qairt/2.37.0.250724/` | Qualcomm QNN SDK 2.37.0 (transformer-composer) |
| `qnn_sdk_242/qairt/2.42.0.251225/` | Qualcomm QNN SDK 2.42.0 (runtime AI Hub + ExecuTorch) |
| `Vulkan-Headers/` | Headers Vulkan v1.3.275 |
| `models_hf/qwen3-4b/` | Qwen3-4B HuggingFace (safetensors) |
| `models_hf/qwen3-0.6b/` | Qwen3-0.6B HuggingFace (safetensors) |
| `models_hf/qwen2.5-3b-instruct/` | Qwen 2.5 3B HuggingFace (safetensors) |
| `models_qnn/qwen3-0_6b-executorch/` | Qwen3-0.6B exporté .pte pour NPU (660 Mo) |
| `models_qnn/qwen3-1_7b-executorch/` | Qwen3-1.7B exporté .pte pour NPU (1.7 Go) |
| `models_qnn/mistral-nemo-executorch/` | Mistral-Nemo 12B exporté .pte pour NPU (7.4 Go) |
| `models_qnn/qwen3_4b-genie-w4a16-.../` | Qwen3-4B pré-compilé AI Hub (4 context binaries) |
| `models_hf/mistral-nemo-instruct/` | Mistral-Nemo-Instruct-2407 HuggingFace (23 Go) |
| `qnn_venv/` | Python 3.10 venv (QNN SDK + ExecuTorch export) |
| `et_venv/` | Python 3.13 venv (non utilisé) |
| `qnn_libs/` | Symlinks bibliothèques système pour QNN |

### Sur la tablette (/data/local/tmp/)

| Chemin | Description |
|---|---|
| `kazeia-bench/llama-bench-cpu` | Benchmark llama.cpp CPU |
| `kazeia-bench/qwen3-4b.gguf` | Qwen3-4B Q4_K_M (2.32 Go) |
| `kazeia-bench/qwen3-06b.gguf` | Qwen3-0.6B Q8_0 (604 Mo) |
| `kazeia-bench/model.gguf` | Gemma 3 4B Q4_K_M (2.31 Go) |
| `kazeia-bench/mistral-nemo.gguf` | Mistral-Nemo 12B IQ4_XS (6.27 Go) |
| `kazeia-npu/` | Genie runner (QNN 2.42) + Qwen3-4B context binaries |
| `kazeia-et/` | ExecuTorch llama_main + QNN libs + Qwen3-0.6B .pte |
| `kazeia-genie06/` | Genie runner (QNN 2.37) + Qwen3-0.6B (test échoué) |

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## 7. Commandes de référence

### Benchmark CPU sur la tablette
```bash
adb shell "cd /data/local/tmp/kazeia-bench && \
  LD_LIBRARY_PATH=. ./llama-bench-cpu -m qwen3-4b.gguf -p 512 -n 128 -t 8"
```

### Test NPU Genie (Qwen3-4B pré-compilé)
```bash
adb shell "cd /data/local/tmp/kazeia-npu && \
  LD_LIBRARY_PATH=. ADSP_LIBRARY_PATH=. \
  ./genie-t2t-run -c genie_config.json -p 'Votre prompt ici'"
```

### Test NPU ExecuTorch (Qwen3-0.6B)
```bash
# Depuis le PC, via le script ExecuTorch :
source /opt/Kazeia/qnn_venv/bin/activate
export QNN_SDK_ROOT=/opt/Kazeia/qnn_sdk_242/qairt/2.42.0.251225
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/Kazeia/qnn_libs:$QNN_SDK_ROOT/lib/x86_64-linux-clang
export PYTHONPATH=/opt/Kazeia:/opt/Kazeia/executorch/build-x86/lib64:$QNN_SDK_ROOT/lib/python
export PATH=/opt/Kazeia/executorch/build-x86/third-party/flatc_ep/bin:$PATH

cd /opt/Kazeia/executorch
python3.10 examples/qualcomm/oss_scripts/llama/llama.py \
  -m SM8750 -b build-android --decoder_model qwen3-0_6b \
  -s 9e4abcaf --backend htp \
  --pre_gen_pte /opt/Kazeia/models_qnn/qwen3-0_6b-executorch \
  -a /opt/Kazeia/models_qnn/qwen3-0_6b-executorch \
  --prompt "Votre prompt ici"
```

### Test NPU ExecuTorch (Mistral-Nemo 12B)
```bash
# Même commande, remplacer le decoder_model et les chemins :
cd /opt/Kazeia/executorch
python3.10 examples/qualcomm/oss_scripts/llama/llama.py \
  -m SM8750 -b build-android --decoder_model mistral_nemo_12b \
  -s 9e4abcaf --backend htp \
  --pre_gen_pte /opt/Kazeia/models_qnn/mistral-nemo-executorch \
  -a /opt/Kazeia/models_qnn/mistral-nemo-executorch \
  --prompt "Votre prompt ici"
```

### Cross-compiler llama.cpp pour Android ARM64
```bash
cmake .. \
  -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=$ANDROID_NDK_ROOT/build/cmake/android.toolchain.cmake \
  -DANDROID_ABI=arm64-v8a -DANDROID_PLATFORM=android-28 \
  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DGGML_OPENMP=OFF -DGGML_CPU_AARCH64=ON -G Ninja
ninja -j$(nproc)
```

### Compiler ExecuTorch + QNN pour Android
```bash
export QNN_SDK_ROOT=/opt/Kazeia/qnn_sdk_242/qairt/2.42.0.251225
export ANDROID_NDK_ROOT=/opt/Kazeia/android-ndk-r27d
export PYTHON_EXECUTABLE=/opt/Kazeia/qnn_venv/bin/python3.10
cd /opt/Kazeia/executorch
./backends/qualcomm/scripts/build.sh --release
```

### Télécharger un modèle pré-compilé Qualcomm AI Hub
```bash
wget "https://qaihub-public-assets.s3.us-west-2.amazonaws.com/qai-hub-models/models/qwen3_4b/releases/v0.49.1/qwen3_4b-genie-w4a16-qualcomm_snapdragon_8_elite.zip"
```

---

*Rapport généré automatiquement par Claude Code (Opus 4.6)*