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软件/硬件 CAM 检索基准实验总结

日期：2026-05-27
工作区：.workspace/feat_sw_retrieval_benchmark
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。

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：

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。

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. 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 /
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。

6. 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. 硬件检索质量基准目前主要报告质量指标，不报告 cycles/query。
   现有硬件性能基准中已有 cycle 统计逻辑，但尚未和真实 retrieval dataset 的 Top-K benchmark 合并。因此本文不报告硬件 query/s 或 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。

7. 后续建议

1. 将 hw/sim/tests/perf/test_cam_perf.py::query_once_with_latency 的周期测量逻辑合并到 retrieval benchmark，记录真实数据集上的 cycles/query。
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；
   • 后续硬件 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。