# 软件/硬件 CAM 检索基准实验总结

**日期**：2026-05-27  
**工作区**：`/home/sikongjueluo/Projects/Mini-Nav`  
**目标**：对比同一组 CAM 检索数据在硬件仿真与软件汉明距离检索下的检索质量，并记录软件检索速度基线与硬件仿真周期性能。

## 1. 实验配置

### 数据集与哈希配置

| 数据集 | 行数 | 查询数 | 类别数 | 哈希宽度 | Top-K |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|
| CIFAR-10 | 512 | 128 | 10 | 512 bit | 5 |
| CIFAR-100 | 512 | 128 | 100 | 512 bit | 5 |

数据文件来自：

- `outputs/cam_retrieval_benchmark/datasets/cifar10_hash512_rows512_queries128.npz`
- `outputs/cam_retrieval_benchmark/datasets/cifar100_hash512_rows512_queries128.npz`

`.npz` 内部字段为：

- `rows_words`
- `row_labels`
- `queries_words`
- `query_labels`

软件基准直接复用硬件基准数据格式，将 little-endian `uint64` words 转为 Python `int` 后执行汉明距离 / XNOR-popcount Top-K 检索，避免通过软件 CAM 时序模拟带来额外开销。

### 运行命令

软件检索速度基准：

```bash
just remote "python scripts/sw_retrieval_benchmark.py --dataset outputs/cam_retrieval_benchmark/datasets/cifar10_hash512_rows512_queries128.npz --hash-bits 512 --topk-k 5 --run-id sw_cifar10_hash512_rows512_queries128 && python scripts/sw_retrieval_benchmark.py --dataset outputs/cam_retrieval_benchmark/datasets/cifar100_hash512_rows512_queries128.npz --hash-bits 512 --topk-k 5 --run-id sw_cifar100_hash512_rows512_queries128"
```

硬件噪声扫描数据来自远端已有 Cocotb/Verilator 输出与 `docs/exps/cam_retrieval_noise_sweep_*.md`。

硬件检索周期检测命令：

```bash
just cam-test-retrieval-artifact outputs/cam_retrieval_benchmark/datasets/cifar10_hash512_rows512_queries128.npz 512
```

## 2. 软件检索速度与质量

软件路径只计时 Top-K 匹配阶段，不包含 `.npz` 加载、指标聚合和结果写盘。

| 数据集 | Hit@1 | Precision@1 | Std-Recall@1 | Hit@5 | Precision@5 | Std-Recall@5 | Golden Match@5 | ns/query | queries/s |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
| CIFAR-10 | 1.000000 | 1.000000 | 0.019531 | 1.000000 | 1.000000 | 0.097656 | 1.000000 | 205835.281 | 4858.254 |
| CIFAR-100 | 0.695312 | 0.695312 | 0.134635 | 0.867188 | 0.462500 | 0.445052 | 1.000000 | 205868.953 | 4857.459 |

观察：

- 两个数据集的软件吞吐都约为 **4.86k queries/s**。
- CIFAR-10 的 Hit@1/Hit@5 均为 1.0，说明在该 512-row 子集上 Top-K 中总能命中同类样本。
- CIFAR-100 的类别更多、每类样本更少，Hit@1 降至 0.695312，Hit@5 为 0.867188。
- `Golden Match@K = 1.0` 表示软件实现与 `hw/sim/model/ref_model.py::match_topk` 的排序结果一致。

## 3. 无噪声硬件仿真与软件基线一致性

硬件无噪声结果来自 `WRITE_NOISE_EN=0` 的 Cocotb/Verilator 检索基准。该结果用于确认硬件 Top-K 输出与参考模型一致。

| 数据集 | 模式 | Hit@1 | Hit@5 | Precision@5 | Std-Recall@5 | Golden Match@1 | Golden Match@5 |
|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
| CIFAR-10 | software-hamming | 1.000000 | 1.000000 | 1.000000 | 0.097656 | 1.000000 | 1.000000 |
| CIFAR-10 | hardware no-noise | 1.000000 | 1.000000 | 1.000000 | 0.097656 | 1.000000 | 1.000000 |
| CIFAR-100 | software-hamming | 0.695312 | 0.867188 | 0.462500 | 0.445052 | 1.000000 | 1.000000 |
| CIFAR-100 | hardware no-noise | 0.695312 | 0.867188 | 0.462500 | 0.445052 | 1.000000 | 1.000000 |

结论：

- 无噪声硬件仿真与软件汉明距离基线在两个数据集上质量指标一致。
- 这说明 `.npz` 数据加载、little-endian word 转换、硬件 CAM 匹配和软件参考模型在当前配置下是对齐的。

## 4. 写噪声对硬件检索质量的影响

硬件噪声实验使用 `WRITE_NOISE_EN=1`，按 10% 步长扫描 `WRITE_NOISE_RATE_NUM / 100`。以下表格保留主要指标 Hit@1、Hit@5 与 Golden Match@K。

### CIFAR-10 噪声扫描

| 写噪声率 | Hit@1 | Hit@5 | Golden Match@1 | Golden Match@5 |
|---:|---:|---:|---:|---:|
| 0% | 1.000000 | 1.000000 | 1.000000 | 1.000000 |
| 10% | 1.000000 | 1.000000 | 0.507812 | 0.000000 |
| 20% | 1.000000 | 1.000000 | 0.234375 | 0.000000 |
| 30% | 0.992188 | 1.000000 | 0.164062 | 0.000000 |
| 40% | 0.984375 | 1.000000 | 0.093750 | 0.000000 |
| 50% | 0.257812 | 0.750000 | 0.023438 | 0.000000 |
| 60% | 0.000000 | 0.015625 | 0.000000 | 0.000000 |
| 70% | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 |
| 80% | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 |
| 90% | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 |
| 100% | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 |

观察：

- CIFAR-10 在 0%–40% 写噪声下 Hit@5 仍保持 1.0。
- Golden Match@5 从 10% 噪声开始降为 0，说明 Top-5 的精确排序对噪声非常敏感。
- 50% 噪声是明显拐点：Hit@1 降至 0.257812，Hit@5 降至 0.75。
- 60% 以后检索基本失效。

### CIFAR-100 噪声扫描

| 写噪声率 | Hit@1 | Hit@5 | Golden Match@1 | Golden Match@5 |
|---:|---:|---:|---:|---:|
| 0% | 0.695312 | 0.867188 | 1.000000 | 1.000000 |
| 10% | 0.585938 | 0.812500 | 0.593750 | 0.023438 |
| 20% | 0.562500 | 0.742188 | 0.460938 | 0.000000 |
| 30% | 0.460938 | 0.640625 | 0.304688 | 0.000000 |
| 40% | 0.234375 | 0.460938 | 0.101562 | 0.000000 |
| 50% | 0.000000 | 0.062500 | 0.000000 | 0.000000 |
| 60% | 0.000000 | 0.007812 | 0.000000 | 0.000000 |
| 70% | 0.000000 | 0.007812 | 0.000000 | 0.000000 |
| 80% | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 |
| 90% | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 |
| 100% | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 |

观察：

- CIFAR-100 对噪声更敏感：10% 噪声时 Hit@1 从 0.695312 降至 0.585938，Hit@5 从 0.867188 降至 0.812500。
- 40% 噪声时 Hit@5 已降至 0.460938。
- 50% 噪声后检索基本不可用。
- 与 CIFAR-10 相同，Golden Match@5 在低噪声下也迅速接近 0，说明精确排序比类别命中率更脆弱。

## 5. 硬件检索周期性能

本次已将硬件周期检测合并进真实 `.npz` 检索数据集的 Cocotb/Verilator
benchmark。实现位置：

- `hw/sim/tests/top/utils.py::query_topk_once_with_latency`
- `hw/sim/benchmarks/retrieval/test_retrieval_benchmark.py::cam_retrieval_benchmark`

周期口径如下：

| 指标 | 含义 |
|---|---|
| `accept_to_first_result_cycles` | query 被 `query_valid && query_ready` 接受后，到首个 `result_valid` beat 的周期数。 |
| `accept_to_last_result_cycles` | query 被接受后，到 `result_last` 断言的周期数，即完整 Top-K 串行结果输出完成。 |
| `total_query_cycles` | 从拉高 `query_valid` 到 Top-K 输出完成的完整事务周期数。 |
| `cycles_per_query` | 当前报告中的主指标，等于平均 `accept_to_last_result_cycles`。 |
| `queries_per_cycle` | `num_queries / total_query_cycles`，用于观察仿真事务吞吐率。 |

选择 `accept_to_last_result_cycles` 作为主 `cycles_per_query` 的原因是：Top-K
检索只有在串行结果流输出到 `result_last` 后才算完整完成；仅用首个
`result_valid` 会低估实际 Top-K 检索事务成本。

### CIFAR-10 无噪声硬件周期结果

配置：512 rows × 128 queries × 512-bit hash，`TOPK_K=5`，`LANES=8`，
`WRITE_NOISE_EN=0`。

| 数据集 | 模式 | 查询数 | accept→first | accept→last / cycles/query | total query cycles | queries/cycle | 状态 |
|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---|
| CIFAR-10 | hardware no-noise | 128 | 1027.000000 | 1031.000000 | 132096 | 0.000968992 | pass |

对应日志标记：

```text
RETRIEVAL_PERF_RESULT mode=no_noise num_queries=128 cycles_per_query=1031.000000 accept_to_first_result_cycles=1027.000000 accept_to_last_result_cycles=1031.000000 total_query_cycles=132096 queries_per_cycle=0.000968992 status=pass
```

该结果说明：在当前 `NUM_ROWS=512, LANES=8, TOPK_K=5` 的硬件仿真配置下，
一次完整 Top-K 检索事务约为 **1031 cycles/query**。首个结果 beat 约在
1027 cycles 后出现，完整 Top-K 输出额外消耗约 4 个周期。

> 注：以上数据来自 Verilator/Cocotb 仿真，不是 FPGA 板上实测。它可用于
> 架构级周期趋势分析，但不能直接等同于板级频率、吞吐或端到端系统延迟。

## 6. 指标解释

| 指标 | 含义 |
|---|---|
| Hit@K / `recall@k` | 每个 query 的 Top-K 中是否至少出现一个同类样本，然后对 query 取平均。 |
| Precision@K / `macro_precision` | 每个 query 的 Top-K 中同类样本比例，即 `tp / k`，再对 query 取平均。 |
| Std-Recall@K / `retrieval_recall` | 每个 query 检出的同类样本数占数据库中所有同类样本数的比例，即 `tp / |relevant|`，再取平均。 |
| Std-F1@K / `macro_f1` | 使用 Precision@K 与 Std-Recall@K 计算的 F1。 |
| Golden Match@K / `exact_match_rate` | Top-K row index 列表是否与参考模型完全一致。该指标比 Hit@K 更严格。 |
| `ns_per_query` | 软件 Top-K 匹配阶段平均耗时；不含加载和写盘。 |
| `queries_per_second` | 软件 Top-K 匹配阶段吞吐率。 |
| `cycles_per_query` | 硬件仿真中一次完整 Top-K 检索事务的平均周期数，当前采用 accept→last 口径。 |
| `queries_per_cycle` | 硬件仿真中完成 query 数除以总 query 事务周期数。 |

## 7. 当前结论

1. **软件汉明距离基线已可作为硬件 CAM 检索的功能参考。**  
   在无噪声条件下，硬件仿真和软件基线的质量指标及 Golden Match 均一致。

2. **当前软件基线速度约为 4.86k queries/s。**  
   该结果来自 Python integer brute-force Hamming scan，数据规模为 512 rows × 128 queries × 512 bits。

3. **硬件检索质量基准现在已经报告 cycles/query。**  
   在 CIFAR-10 512-row/128-query 无噪声配置下，完整 Top-K 检索为
   **1031 cycles/query**，首个结果为 **1027 cycles/query**。

4. **写噪声对精确排序影响显著。**  
   即使 Hit@K 保持较高，Golden Match@K 也会快速下降，说明噪声首先破坏精确排序，再进一步破坏类别命中。

5. **CIFAR-100 比 CIFAR-10 更能体现检索难度。**  
   在无噪声下 CIFAR-100 的 Hit@1/Hit@5 分别为 0.695312/0.867188，明显低于 CIFAR-10 的 1.0/1.0，更适合作为后续检索质量对比主数据集。

## 8. 后续建议

1. 对 CIFAR-100 也运行同样的硬件周期检测，补齐与软件质量表同尺度的硬件周期表。
2. 在 `docs/exps` 中继续维护：
   - 软件检索速度表；
   - 硬件无噪声一致性表；
   - 硬件噪声鲁棒性表；
   - 硬件 `cycles/query` 表。
3. 对软件基线补充 NumPy/PyTorch vectorized Hamming scan，以区分“朴素 Python baseline”和“优化软件 baseline”。
4. 增加 `NUM_ROWS` sweep：例如 512、1024、2048、4096 rows，观察软件 brute-force scan 的线性增长趋势。