최근 스마트폰급 모바일 SoC는 온디바이스 시각-언어 모델 (VLM) 추론을 위한 실질적인 NPU 실행 경로를 제공하지만, 개발자들은 여전히 이기종 백엔드 전반에 걸쳐 VLM 파이프라인을 매핑하기 위한 단계별 (phase-level) 가이드가 부족한 실정입니다. 본 연구에서는 Qualcomm SM8750 (Snapdragon 8 Elite) 상에서의 VLM 추론에 대한 하드웨어 인 더 루프 (hardware-in-the-loop) 특성 분석을 제시하며, 여기에는 단계별 처리량 (throughput), 캐시 상태 (cache-state) 효과, 100회 실행에 따른 열 안정성, 에너지, 이기종 CPU/NPU 파이프라인 구성, 그리고 시각적 토큰 예산 (visual-token-budget) 민감도가 포함됩니다. FastVLM-0.5B를 엔드 투 엔드 (end-to-end) 사례 연구로 사용하고, 4개의 아키텍처 제품군에 걸친 인코더 전용 (encoder-only) 측정을 병행한 결과, '단계가 중요하다'는 점을 확인했습니다. NPU 실행은 단계에 따라 크게 달라지며, 프리필 (prefill) 단계에서는 1.64배의 속도 향상을 제공하지만 디코드 (decode) 단계에서는 1.18배에 그치는 반면, 시각 인코더 (vision encoders)는 CPU 대비 20~45배의 속도 향상을 달성합니다. 이러한 이점은 정상 상태 온도(steady-state temperature)를 10.47°C 낮추고 에너지를 2.52배 절감하여, 상시 작동 (always-on) 환경에서 열 쓰로틀링 (thermal throttling)을 방지하는 결과로 이어집니다. 마지막으로, 4단계 그래프 재작성 (graph rewrite)을 통해 Phi-3.5-V와 같이 이전에 지원되지 않던 인코더들이 최대 22배의 속도 향상과 함께 QNN 경로에 도달할 수 있음을 보여주며, 모바일 VLM 배포를 위한 실질적인 포팅 레시피를 제공합니다.