本文研究了在集成NPU（神经网络处理单元）的设备上实现和优化HQC（Hamming Quasi-Cyclic）解码算法。HQC是一种基于编码的后量子密码学密钥封装机制，已被NIST选为标准化候选算法之一。解码过程主要由Reed-Muller和Reed-Solomon两部分组成，计算开销巨大。作者针对Qualcomm Hexagon处理器（具有Hexagon Vector eXtensions HVX向量扩展）进行了优化，而非使用张量推理引擎。他们观察到HQC解码天然具有向量化计算特征，包括Reed-Muller可靠性向量、Hadamard变换系数、Reed-Solomon综合向量、有限域乘积和打包的支持点求值等。基于此，作者重新设计了核心解码内核，使其适应HVX友好的数据布局和执行模式，具体包括：向量化的Reed-Muller Hadamard变换、标量等效的峰值选择、面向HVX的有限域算术、向量化的综合计算以及缩短支持定位子根求值。作者通过Hexagon模拟器和骁龙8 Gen2硬件开发套件上的真实设备实验评估了优化后的解码器。结果表明，Hexagon/HVX辅助解码显著降低了延迟和能耗，能效提升高达18.13倍，同时大量减轻了主机CPU的负担。这些结果证明，当底层内核被重构以围绕向量执行时，集成NPU的移动平台可以有效支持结构化后量子密码解码。