探索CANN ops-nn：高性能哈希算子技术解读

熊文豪2026-02-07 12:59

cann组织链接 ：https://atomgit.com/cann
ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

本文导读

本文旨在深入探索CANN算子库中的哈希算子实现，帮助开发者理解哈希表在深度学习中的应用场景、高性能实现技巧以及在推荐系统、图神经网络等领域的实践。通过本文，读者将掌握如何利用ops-nn的哈希算子构建高效的嵌入查找和特征处理系统。

关于CANN

CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是华为昇腾AI处理器的异构计算架构，为AI应用提供了从底层算子到上层框架的全栈支持。CANN不仅支持传统的密集计算算子，还针对稀疏计算、哈希查找等特殊场景提供了优化的算子实现，满足推荐系统、大规模嵌入等应用的性能需求。

ops-nn哈希算子

ops-nn的hash目录包含了专门优化的哈希算子，用于高效的键值查找、嵌入表访问、特征哈希等操作。这些算子针对昇腾硬件的内存层次结构进行了深度优化，能够处理百万级、亿级规模的哈希表查询，是构建大规模推荐系统和图神经网络的重要基础。

哈希算子基础理论

为什么深度学习需要哈希算子

场景1：稀疏特征嵌入

在推荐系统中，用户ID、物品ID等特征是稀疏的：

python 复制代码 
# 传统密集嵌入：浪费内存
# 假设有1亿个商品ID，嵌入维度128
embedding_table = torch.randn(100_000_000, 128)  # 需要38GB内存

# 实际使用的商品可能只有100万个
# 99%的嵌入向量从未被访问

# 哈希嵌入：按需存储
hash_table = HashTable(capacity=1_000_000, dim=128)  # 只需480MB

场景2：动态特征空间

新用户、新商品不断加入，特征空间动态变化：

python 复制代码 
# 密集嵌入：需要重新分配内存
if new_user_id >= embedding_size:
    # 无法处理超出范围的ID
    raise ValueError("User ID out of range")

# 哈希嵌入：自动扩展
embedding = hash_table.lookup(new_user_id)  # 自动插入新键

场景3：分布式训练

大规模嵌入表无法放入单个设备：

python 复制代码 
# 哈希表天然支持分片
shard_id = hash(key) % num_shards
local_embedding = local_hash_table[shard_id].lookup(key)

哈希算子的类型

1. 哈希查找（Hash Lookup）

根据键查找对应的值：

复制代码 
value = hash_table[key]

2. 哈希更新（Hash Update）

更新键对应的值：

复制代码 
hash_table[key] = new_value

3. 哈希插入（Hash Insert）

插入新的键值对：

复制代码 
hash_table.insert(key, value)

4. 哈希删除（Hash Delete）

删除指定的键：

复制代码 
hash_table.delete(key)

5. 批量操作

批量查找/更新提升效率：

复制代码 
values = hash_table.batch_lookup(keys)  # 批量查找

ops-nn哈希算子详解

MapTensorGet

从哈希表中查找值：

cpp 复制代码 
MapTensorGet(
    map_tensor,      // 哈希表
    keys,            // 要查找的键 [N]
    values,          // 输出值 [N, D]
    default_value    // 键不存在时的默认值
);

实现原理：

cpp 复制代码 
__aicore__ void MapTensorGet::Compute() {
    for (int i = 0; i < num_keys; i++) {
        uint64_t key = keys[i];
        
        // 1. 计算哈希值
        uint32_t hash = Hash(key);
        uint32_t bucket = hash % num_buckets;
        
        // 2. 查找bucket
        bool found = false;
        for (int j = 0; j < bucket_size; j++) {
            if (map_tensor[bucket][j].key == key) {
                // 找到，复制值
                CopyValue(values[i], map_tensor[bucket][j].value);
                found = true;
                break;
            }
        }
        
        // 3. 未找到，使用默认值
        if (!found) {
            CopyValue(values[i], default_value);
        }
    }
}

优化技巧：

并行查找：

cpp 复制代码 
// 批量查找可以并行
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < num_keys; i++) {
    values[i] = Lookup(keys[i]);
}

预取优化：

cpp 复制代码 
// 提前预取下一个bucket
for (int i = 0; i < num_keys; i++) {
    if (i + PREFETCH_DISTANCE < num_keys) {
        uint32_t next_bucket = Hash(keys[i + PREFETCH_DISTANCE]) % num_buckets;
        Prefetch(&map_tensor[next_bucket]);
    }
    
    values[i] = Lookup(keys[i]);
}

MapTensorPut

向哈希表中插入或更新键值对：

cpp 复制代码 
MapTensorPut(
    map_tensor,      // 哈希表
    keys,            // 键 [N]
    values           // 值 [N, D]
);

插入策略：

cpp 复制代码 
__aicore__ void MapTensorPut::Insert(uint64_t key, float* value) {
    uint32_t hash = Hash(key);
    uint32_t bucket = hash % num_buckets;
    
    // 1. 查找是否已存在
    for (int i = 0; i < bucket_size; i++) {
        if (map_tensor[bucket][i].key == key) {
            // 已存在，更新
            CopyValue(map_tensor[bucket][i].value, value);
            return;
        }
    }
    
    // 2. 查找空槽位
    for (int i = 0; i < bucket_size; i++) {
        if (map_tensor[bucket][i].key == EMPTY_KEY) {
            // 插入新键值对
            map_tensor[bucket][i].key = key;
            CopyValue(map_tensor[bucket][i].value, value);
            return;
        }
    }
    
    // 3. bucket已满，需要扩展或替换
    HandleCollision(bucket, key, value);
}

冲突处理：

开放寻址（Open Addressing）：

cpp 复制代码 
// 线性探测
uint32_t bucket = hash % num_buckets;
while (map_tensor[bucket].occupied) {
    bucket = (bucket + 1) % num_buckets;
}
map_tensor[bucket] = {key, value};

// 二次探测
for (int i = 0; i < max_probe; i++) {
    uint32_t bucket = (hash + i * i) % num_buckets;
    if (!map_tensor[bucket].occupied) {
        map_tensor[bucket] = {key, value};
        break;
    }
}

链表法（Chaining）：

cpp 复制代码 
// bucket存储链表头
struct Bucket {
    Node* head;
};

// 插入到链表头
Node* new_node = AllocNode(key, value);
new_node->next = bucket->head;
bucket->head = new_node;

MapTensorErase

从哈希表中删除键：

cpp 复制代码 
MapTensorErase(
    map_tensor,      // 哈希表
    keys             // 要删除的键 [N]
);

删除实现：

cpp 复制代码 
__aicore__ void MapTensorErase::Compute() {
    for (int i = 0; i < num_keys; i++) {
        uint64_t key = keys[i];
        uint32_t bucket = Hash(key) % num_buckets;
        
        // 查找并删除
        for (int j = 0; j < bucket_size; j++) {
            if (map_tensor[bucket][j].key == key) {
                // 标记为删除
                map_tensor[bucket][j].key = DELETED_KEY;
                // 或移动后续元素填补空隙
                ShiftElements(bucket, j);
                break;
            }
        }
    }
}

EmbeddingTableFind

专门用于嵌入表查找的优化算子：

cpp 复制代码 
EmbeddingTableFind(
    embedding_table,  // 嵌入表（哈希存储）
    ids,              // ID列表 [N]
    embeddings,       // 输出嵌入 [N, D]
    padding_idx       // 填充ID（使用零向量）
);

嵌入查找优化：

cpp 复制代码 
__aicore__ void EmbeddingTableFind::Compute() {
    // 批量查找，利用局部性
    for (int batch_start = 0; batch_start < N; batch_start += BATCH_SIZE) {
        int batch_end = min(batch_start + BATCH_SIZE, N);
        
        // 预取所有bucket
        for (int i = batch_start; i < batch_end; i++) {
            if (ids[i] == padding_idx) continue;
            uint32_t bucket = Hash(ids[i]) % num_buckets;
            Prefetch(&embedding_table[bucket]);
        }
        
        // 查找
        for (int i = batch_start; i < batch_end; i++) {
            if (ids[i] == padding_idx) {
                // 填充ID，使用零向量
                Memset(embeddings[i], 0, embedding_dim);
            } else {
                // 正常查找
                LookupEmbedding(ids[i], embeddings[i]);
            }
        }
    }
}

高性能哈希表设计

哈希函数选择

MurmurHash3：

cpp 复制代码 
uint32_t MurmurHash3(uint64_t key) {
    key ^= key >> 33;
    key *= 0xff51afd7ed558ccd;
    key ^= key >> 33;
    key *= 0xc4ceb9fe1a85ec53;
    key ^= key >> 33;
    return (uint32_t)key;
}

优点：

  • 分布均匀
  • 雪崩效应好
  • 计算快速

XXHash：

cpp 复制代码 
uint32_t XXHash(uint64_t key) {
    const uint64_t PRIME = 11400714785074694791ULL;
    key ^= key >> 33;
    key *= PRIME;
    key ^= key >> 29;
    key *= PRIME;
    key ^= key >> 32;
    return (uint32_t)key;
}

更快，适合高并发场景。

内存布局优化

SoA vs AoS：

cpp 复制代码 
// AoS（Array of Structures）
struct Entry {
    uint64_t key;
    float value[128];
};
Entry hash_table[N];

// 访问不连续，缓存效率低
for (int i = 0; i < N; i++) {
    process(hash_table[i].value);
}

// SoA（Structure of Arrays）
struct HashTable {
    uint64_t keys[N];
    float values[N][128];
};

// 访问连续，缓存友好
for (int i = 0; i < N; i++) {
    process(values[i]);
}

缓存行对齐：

cpp 复制代码 
// 确保bucket对齐到缓存行（64字节）
struct alignas(64) Bucket {
    Entry entries[BUCKET_SIZE];
};

动态扩容

触发条件：

cpp 复制代码 
if (num_entries > capacity * load_factor) {
    Resize();
}

通常load_factor = 0.75。

扩容策略：

cpp 复制代码 
void Resize() {
    // 1. 分配新表（2倍大小）
    HashTable* new_table = AllocHashTable(capacity * 2);
    
    // 2. 重新哈希所有条目
    for (int i = 0; i < capacity; i++) {
        for (Entry& e : buckets[i]) {
            if (e.key != EMPTY_KEY) {
                new_table->Insert(e.key, e.value);
            }
        }
    }
    
    // 3. 替换旧表
    FreeHashTable(old_table);
    hash_table = new_table;
    capacity *= 2;
}

渐进式扩容：

避免一次性rehash导致的延迟峰值：

cpp 复制代码 
// 逐步迁移
int rehash_progress = 0;

void Insert(key, value) {
    // 插入到新表
    new_table->Insert(key, value);
    
    // 迁移几个旧bucket
    for (int i = 0; i < REHASH_STEP; i++) {
        if (rehash_progress < old_capacity) {
            MigrateBucket(rehash_progress++);
        }
    }
}

实际应用案例

案例1：推荐系统嵌入

场景：电商推荐，1亿商品，每个商品128维嵌入。

传统方案：

python 复制代码 
# 密集嵌入：38GB显存
item_embedding = nn.Embedding(100_000_000, 128)

# 查找
item_ids = torch.tensor([12345, 67890, ...])
embeddings = item_embedding(item_ids)

哈希嵌入方案：

python 复制代码 
# 哈希嵌入：按需分配，假设活跃商品500万
hash_embedding = HashEmbedding(
    num_embeddings=5_000_000,  # 初始容量
    embedding_dim=128,
    load_factor=0.75
)

# 查找（自动插入新商品）
embeddings = hash_embedding.lookup(item_ids)

# 训练时更新
grads = compute_gradients(embeddings)
hash_embedding.update(item_ids, embeddings - lr * grads)

优势：

  • 内存占用：38GB → 2.4GB（节省94%）
  • 支持动态添加新商品
  • 分布式友好

案例2：图神经网络

场景：大规模图（百万节点），节点特征嵌入。

python 复制代码 
class GraphNeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        # 使用哈希表存储节点特征
        self.node_features = HashEmbedding(
            num_embeddings=1_000_000,
            embedding_dim=256
        )
        self.gnn_layers = nn.ModuleList([
            GNNLayer(256, 256) for _ in range(3)
        ])
    
    def forward(self, node_ids, edge_index):
        # 查找节点特征
        x = self.node_features.lookup(node_ids)
        
        # GNN消息传递
        for layer in self.gnn_layers:
            x = layer(x, edge_index)
        
        return x
    
    def update_embeddings(self, node_ids, grads):
        # 更新节点嵌入
        self.node_features.update(node_ids, grads)

采样优化：

python 复制代码 
# 邻居采样时批量查找
def sample_neighbors(center_nodes, num_samples):
    # 收集所有邻居ID
    all_neighbor_ids = []
    for node in center_nodes:
        neighbors = graph.neighbors(node)
        sampled = random.sample(neighbors, min(num_samples, len(neighbors)))
        all_neighbor_ids.extend(sampled)
    
    # 批量查找嵌入（高效）
    embeddings = hash_embedding.batch_lookup(all_neighbor_ids)
    
    return embeddings

案例3：特征哈希

场景：文本分类，词表动态增长。

python 复制代码 
class FeatureHasher:
    def __init__(self, num_features, embedding_dim):
        self.hash_table = HashEmbedding(num_features, embedding_dim)
    
    def encode(self, text):
        # 分词
        tokens = tokenize(text)
        
        # 哈希每个token到ID
        token_ids = [hash(token) % self.num_features for token in tokens]
        
        # 查找嵌入
        embeddings = self.hash_table.lookup(token_ids)
        
        # 池化
        text_embedding = embeddings.mean(dim=0)
        
        return text_embedding

优势：

  • 无需预定义词表
  • 自动处理OOV（out-of-vocabulary）
  • 内存可控

案例4：分布式训练

参数服务器架构：

python 复制代码 
class DistributedHashEmbedding:
    def __init__(self, num_shards, capacity_per_shard, dim):
        self.num_shards = num_shards
        self.shards = [
            HashEmbedding(capacity_per_shard, dim)
            for _ in range(num_shards)
        ]
    
    def lookup(self, ids):
        # 根据ID分配到不同shard
        shard_assignments = [hash(id) % self.num_shards for id in ids]
        
        # 分组查询
        results = []
        for shard_id in range(self.num_shards):
            # 找到分配给此shard的ID
            shard_ids = [ids[i] for i in range(len(ids)) 
                        if shard_assignments[i] == shard_id]
            
            if shard_ids:
                # 远程查询
                shard_embeddings = remote_lookup(shard_id, shard_ids)
                results.append(shard_embeddings)
        
        # 重组结果
        return reorder_results(results, shard_assignments)
    
    def update(self, ids, grads):
        # 分shard更新
        for shard_id in range(self.num_shards):
            shard_ids = [ids[i] for i in range(len(ids)) 
                        if hash(ids[i]) % self.num_shards == shard_id]
            shard_grads = [grads[i] for i in range(len(ids)) 
                          if hash(ids[i]) % self.num_shards == shard_id]
            
            if shard_ids:
                remote_update(shard_id, shard_ids, shard_grads)

性能优化实践

批量操作

python 复制代码 
# 低效：逐个查找
embeddings = []
for id in ids:
    emb = hash_table.lookup(id)
    embeddings.append(emb)

# 高效：批量查找
embeddings = hash_table.batch_lookup(ids)

批量操作可以：

  • 减少函数调用开销
  • 利用SIMD并行
  • 更好的缓存局部性

缓存热键

python 复制代码 
class CachedHashEmbedding:
    def __init__(self, hash_table, cache_size):
        self.hash_table = hash_table
        self.cache = LRUCache(cache_size)
    
    def lookup(self, id):
        # 先查缓存
        if id in self.cache:
            return self.cache[id]
        
        # 缓存未命中，查哈希表
        embedding = self.hash_table.lookup(id)
        self.cache[id] = embedding
        
        return embedding

对于热门商品/用户，缓存命中率可达90%以上。

预加载

python 复制代码 
# 训练前预加载常用嵌入到GPU
frequent_ids = get_frequent_ids(threshold=100)
frequent_embeddings = hash_table.batch_lookup(frequent_ids)

# 创建GPU cache
gpu_cache = {id: emb.to('cuda') for id, emb in zip(frequent_ids, frequent_embeddings)}

# 训练时优先使用cache
def get_embedding(id):
    if id in gpu_cache:
        return gpu_cache[id]
    return hash_table.lookup(id).to('cuda')

性能测试

python 复制代码 
import time

# 测试配置
num_entries = 1_000_000
embedding_dim = 128
num_lookups = 10_000

# 初始化
hash_table = HashEmbedding(num_entries, embedding_dim)
dense_table = nn.Embedding(num_entries, embedding_dim)

# 插入数据
ids = torch.randint(0, num_entries, (num_entries,))
embeddings = torch.randn(num_entries, embedding_dim)
for i in range(num_entries):
    hash_table.insert(ids[i], embeddings[i])

# 测试查找性能
lookup_ids = torch.randint(0, num_entries, (num_lookups,))

# Hash查找
start = time.time()
hash_results = hash_table.batch_lookup(lookup_ids)
hash_time = time.time() - start

# Dense查找
start = time.time()
dense_results = dense_table(lookup_ids)
dense_time = time.time() - start

print(f"Hash lookup: {hash_time*1000:.2f} ms")
print(f"Dense lookup: {dense_time*1000:.2f} ms")
print(f"Memory - Hash: {hash_table.memory_usage()/1024**2:.2f} MB")
print(f"Memory - Dense: {dense_table.weight.element_size() * dense_table.weight.nelement()/1024**2:.2f} MB")

最佳实践

1. 选择合适的容量

python 复制代码 
# 根据活跃用户数估计
active_users = estimate_active_users()
capacity = int(active_users / load_factor)  # load_factor = 0.75

hash_table = HashEmbedding(capacity, embedding_dim)

2. 定期清理

python 复制代码 
# 删除长期未访问的嵌入
def cleanup(hash_table, access_counts, threshold):
    for key, count in access_counts.items():
        if count < threshold:
            hash_table.erase(key)

3. 监控性能指标

python 复制代码 
# 监控负载因子
load_factor = hash_table.size() / hash_table.capacity()
if load_factor > 0.8:
    print("Warning: High load factor, consider resizing")

# 监控冲突率
collision_rate = hash_table.num_collisions() / hash_table.num_lookups()
if collision_rate > 0.1:
    print("Warning: High collision rate, consider better hash function")

4. 分布式策略

  • 一致性哈希：减少扩容时的数据迁移
  • 范围分片：相关ID分配到同一shard
  • 热点处理：热门ID复制到多个shard

总结

哈希算子是构建大规模稀疏模型的关键技术。CANN ops-nn提供的哈希算子通过高性能实现和硬件优化，能够高效处理推荐系统、图神经网络等场景中的海量嵌入查找需求。

关键要点：

  1. 理解哈希算子在稀疏场景中的优势
  2. 掌握ops-nn哈希算子的使用方法
  3. 学会设计高性能哈希表
  4. 在实际应用中优化内存和性能

建议开发者：

  • 在稀疏场景优先考虑哈希嵌入
  • 选择合适的哈希函数和冲突处理策略
  • 使用批量操作和缓存提升性能
  • 根据实际负载调整容量和配置

随着推荐系统和大规模图应用的发展，哈希算子将发挥越来越重要的作用。掌握哈希算子的原理和优化技术，是构建高效稀疏模型的必备技能。

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