在移动设备上部署大型语言模型（LLM）推理面临着计算资源有限和功耗敏感的挑战。Cactus 框架作为一款专为手机和 AI 原生硬件设计的能量高效 AI 推理引擎，通过 INT8 后训练量化（PTQ）和神经处理单元（NPU）卸载，能够显著降低延迟并优化功耗。本文聚焦于在 Cactus 中实现这些技术的工程实践，强调运行时模型分区策略，以实现低延迟、高效的 LLM 推理。
INT8 PTQ 的核心在于将浮点模型参数映射到 8 位整数表示，从而压缩模型体积并加速计算。在 Cactus 框架中，这一过程无需重新训练，直接利用其内置工具链完成。证据显示，对于 Qwen3-600m 模型，INT8 量化后文件大小控制在 370-420MB，在中端设备如 Pixel 6a 上实现 16-20 tokens/s 的推理速度，而高端设备如 Pixel 9 可达 50-70 tokens/s。这种量化不仅减少了 75% 的存储需求，还利用 NPU 对整数运算的原生优化，提升了整体吞吐量。
要落地 INT8 PTQ，首先需准备校准数据集，通常选取 100-500 个代表性输入样本，以统计权重和激活值的动态范围。使用 Cactus 的转换脚本，例如python3 tools/convert_hf.py Qwen/Qwen3-0.6B weights/qwen3-600m-i8/ --precision INT8，指定量化精度。关键参数包括缩放因子（scale，通常设为 0.01-0.1，根据激活值分布动态计算）和零点偏移（zero-point，针对非对称分布调整为 - 128 至 127 范围）。为最小化精度损失，建议对敏感层如注意力头采用混合精度：保持 FP16 激活，而仅量化权重。量化后，通过 Cactus Graph 验证输出一致性，若精度下降超过 2%，则迭代调整校准样本或引入最小化函数如 KL 散度优化 scale。
NPU 卸载是 Cactus 框架针对高端手机的扩展策略，通过运行时分区将计算密集部分（如矩阵乘法）从 CPU 转移到 NPU，实现异构加速。Cactus 的架构设计支持零拷贝计算图，这允许无缝地将 Transformer 层分区到 NPU，而无需数据复制开销。Roadmap 中明确提及 SMMLA 和 NPU/DSP 支持，初步结果显示 Qwen3-4B-INT4 模型在 iPhone 16 Pro NPU 上达 21 tokens/s，证明了这种 offload 的潜力。对于 INT8 模型，NPU 的整数单元可进一步放大加速比，预计在 Android 设备如 Galaxy S25 上降低功耗 30% 以上。
实施 NPU 卸载时，需在 Cactus Engine 初始化时指定设备目标：cactus_init(model_path, 2048, device="npu")，其中 device 参数支持 "cpu"、"gpu" 或 "npu"。运行时分区采用图优化器自动识别：将 GEMM 操作 offload 到 NPU，阈值设为矩阵大小 > 512x512 时触发，以平衡传输开销。内存管理至关重要，NPU 共享系统内存但带宽有限，建议预分配缓冲区大小为模型权重大小的 1.5 倍，并监控峰值使用率不超过设备 80%。若 NPU 不支持某些操作，回滚策略为动态切换到 CPU：通过 Cactus FFI 的回调函数检测 offload 失败，fallback 阈值设为延迟增加 > 20% 时执行。
集成 INT8 PTQ 与 NPU 卸载后，需构建端到端管道以确保稳定性。在 Cactus 中，加载量化模型后，通过 Cactus Graph 构建统一计算图：auto matmul = graph.matmul(weights_int8, activations, false);，然后 execute 时指定分区。性能监控要点包括：1）延迟指标，使用 cactus_complete 的返回码追踪每 token 时间，目标 <50ms/token；2）功耗 profiling，利用 Android NDK 的 BatteryStats API 记录卸载前后变化；3）精度校验，对基准数据集运行前后对比，mAP 或 perplexity 下降阈值 < 1.5%。潜在风险如 NPU 驱动兼容性问题，可通过容器化（如 Flutter SDK 集成）隔离；量化溢出则用 clipping 函数限制激活值在 [-8,8]。
为进一步优化，引入自适应分区：根据设备负载动态调整 offload 比例，例如在电池 < 20% 时优先 CPU INT8 推理。清单形式总结落地步骤：1. 转换模型至 INT8，使用 HuggingFace 权重并校准；2. 配置 Cactus Engine，支持 NPU via SDK；3. 测试分区阈值，迭代 scale/zero-point；4. 部署监控，回滚机制确保鲁棒性。这种组合在 Cactus 框架下，不仅实现了移动 LLM 的实时性，还为边缘 AI 应用提供了可扩展路径。
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