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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

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

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

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)

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.

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.

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

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)
  6. Thermal throttling : le CPU chute à ÷3 après usage prolongé, le NPU est plus stable
  7. Qwen3-1.7B est le meilleur candidat pour Kazeia : 25.7 tok/s sur NPU, excellent français, réponses empathiques structurées
  8. 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
  9. Qualcomm annonce 29 tok/s pour Qwen3-4B (notre test : ~20 tok/s → marge d'optimisation)

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

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)

7. Commandes de référence

Benchmark CPU sur la tablette

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)

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)

# 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)

# 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

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

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

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)