向量处理
向量处理机
向量处理机向量处理机（vector computer），面向向量型并行计算，以流水线结构为主的并行处理计算机。
向量是计算机系统中经常使用的一种数据类型，向量由一组有序、具有相同类型和位数的元素组成。
采用先行控制和重叠操作技术、运算流水线、交叉访问的并行存储器等并行处理结构，对提高运算速度有重要作用。
但在实际运行时还不能充分发挥并行处理潜力。
向量运算很适合于流水线计算机的结构特点。
为了成分发挥流水线处理机的效率，实现高性能计算，有得流水线处理机设置了向量数据表示和相应的向量指令，这就是所谓的向量处理机。
向量型并行计算与流水线结构相结合，能在很大程度上克服通常流水线计算机中指令处理量太大、存储访问不均匀、相关等待严重、流水不畅等缺点，并可充分发挥并行处理结构的潜力，显著提高运算速度。
内容简介：向量处理机（vector computer），面向向量型并行计算，以流水线结构为主的并行处理计算机。
向量运算是一种较简单的并行计算，适用面很广，机器实现比较容易，使用也比较方便，因此向量处理机(向量机)获得了迅速发展。
TI ASC(1972年)和CDC STAR-100 (1973年）是世界上第一批向量巨型计算机（巨型机）。
到1982年底，世界上约有60台巨型机，其中大多数是向量机。
中国于1983年研制成功的每秒千万次的757机和亿次的“银河”机也都是向量机。
向量机适用于线性规划、傅里叶变换、滤波计算以及矩阵、线性代数、偏微分方程、积分等数学问题的求解，主要解决气象研究与天气预报、航空航天飞行器设计、原子能与核反应研究、地球物理研究、地震分析、大型工程设计，以及社会和经济现象大规模模拟等领域的大型计算问题。
1.向量的运算：在普通计算机中，机器指令的基本操作对象是标量，而向量机除了有标量处理功能外还具有功能齐全的向量运算指令系统。
对一个向量的各分量执行同一运算，或对同样维数的两个向量的对应分量执行同一运算，或一个向量的各分量都与同一标量执行同一运算，均可产生一个新的向量，这些是基本的向量运算。
第2章向量处理机
成组传送
中间存储器
多级存储系统的向量处理机CRAY1结构
第二章 向量处理机
1、向量运算 对于向量运算来说，中间存储器是8个向量寄存 器(V)，每个向量寄存器有64个分量，每个分量为 一个64位寄存器。向量指令能对向量寄存器的分量 进行连续的重复处理。执行向量指令时，流水结构 运算器在一个时钟周期内从两个V寄存器得到一对 操作数，完成某种操作后用一个时钟周期时间把结 果送入另一个V寄存器。注意，此处的向量运算流 水线是从向量寄存器而不是从主存储器获得数据。 同样，从流水线输出的结果向量也是送回向量寄存 器。而另一方面，主存储器与V寄存器之间的数据 传送以成组传送方式进行。
第二章 向量处理机
第二章 向量处理机
向量寄存器Leabharlann ×64个 （64位寄存器）（V）主存储器 8M字节 （64个模块） 64个缓冲寄存器（T）
64个缓冲寄存器（B）
高速寄存器 8个标量寄存器（S） 64位
12个流水线 运算部件
8个地址寄存器（A）
指令寄存器 程序计数器
24位
指令缓冲寄存器 （256个）
；读循环初值，10 ；读循环终值，1010 ；读内存地址增量，常数4 ；向量偏移量，初始值为40 ；读A向量的一个元素 ；读B向量的一个元素
；写C向量的一个元素 ；改变向量偏移量 ；循环次数增1 ；循环是否结束 ；循环未结束转LOOP，否则继续 ；循环初值 ；循环终值 ；内存地址增量
第二章 向量处理机
第二章 向量处理机
3 中间存储器的优点 这种中间存储器与Cache相比的一大优点是速度快。 因为CRAY-1流水运算器通过寄存器寻址方式访问中间存储 器，而访问Cache必须查Cache表，这需要较长时间。 CRAY-1系统还有8个24位的A寄存器，它主要用作访问 存储器的地址寄存器和变址寄存器，还可用来提供移位的 计数值和循环控制值。64个24位的B寄存器用作A寄存器的 中间存储器，它可以存放需要重复访问的数据。主存储器 与B寄存器之间的数据传送以成组传送方式进行。这样，B 寄存器组就相当于A寄存器组的Cache。不过对B寄存器的 所有操作都是由程序指令直接控制，而不像cache那样是 自动控制的。
流水线技术-向量处理机
向量处理机概述
向量处理机是一种专门用于处理大规模向量运算的计算机系 统。它通过并行处理多个数据元素，能够高效地完成矩阵运 算、信号处理、图像处理等计算密集型任务。
流水线并行处理
01
02
03
数据并行
将数据划分为多个子集， 每个子集在流水线的一个 阶段进行处理，实现数据 并行处理。
任务并行
将任务划分为多个子任务， 每个子任务在流水线的一 个阶段进行处理，实现任 务并行处理。
指令并行
在同一时间内，流水线可 以执行多个指令，实现指 令并行处理。
流水线冲突解决
数据冲突
并行处理单元
增加并行处理单元，如多核处理器、GPU等，进一步提高计算性能。
05
流水线技术-向量处理机的应用场景
科学计算
数值模拟
向量处理机在科学计算中广泛应用于数 值模拟，如流体动力学、气象预报、地 震数据处理等。
VS
统计分析
向量处理机能够高效处理大规模数据集， 适用于统计分析、数据挖掘等领域。
图像处理
图像增强
向量处理机能够并行处理像素数据，适用于 图像增强技术，如锐化、色彩校正等。
图像分析
在图像识别和目标检测等任务中，向量处理 机能够加速特征提取和比对过程。
机器学习
模型训练
向量处理机能够高效处理大规模数据和矩阵运算，适用于机器学习模型的训练和推理。
并行算法
向量处理机支持并行算法，能够加速机器学习算法的实现和优化。
向量处理机通常采用特殊的硬件架构和指令集，以最大化并 行处理能力。它通过将数据存储在特殊的向量寄存器中，并 执行一组长指令来处理这些数据，从而实现高效的向量计算 。
向量解决问题10种方法
向量解决问题10种方法
解决问题的方法可以根据问题的性质和复杂性而有所不同，以下是使用向量解决问题的一些方法：
1. 几何向量分析：使用向量表示空间中的几何对象，如点、线、平面等，以便更容易理解和解决几何问题。
2. 线性代数：利用向量空间和矩阵运算，对线性系统进行建模和求解。
线性代数的方法在许多科学和工程领域中都得到广泛应用。
3. 向量微积分：使用向量来表示和计算函数的导数和积分。
这对于处理曲线、曲面以及多元函数等问题非常有用。
4. 力学和物理问题：在力学和物理学中，使用向量来描述物体的位移、速度、加速度等。
通过分析这些向量，可以解决运动和力学系统的问题。
5. 统计向量分析：在统计学中，使用向量来表示数据集，通过向量运算进行数据分析和统计推断。
6. 机器学习：向量在机器学习中被广泛应用，用于表示数据点、特征向量和权重。
机器学习算法通常使用向量进行模型训练和预测。
7. 信号处理：向量被用于表示和分析信号，例如音频信号、图像信号等。
在这个领域，傅里叶变换等技术经常使用向量表示。
8. 电磁场分析：在电磁学中，使用向量场来表示电场和磁场。
通过向量分析可以解决与电荷、电流、电磁波等相关的问题。
9. 最优化问题：向量被广泛应用于最优化问题，例如线性规划、整数规划等。
通过调整向量变量，找到满足一定条件的最优解。
10. 网络分析：在网络理论中，节点和边可以被表示为向量，通过向量运算可以解决与网络结构和连接性相关的问题。
这些只是向量在解决问题中的一些常见应用。
在实际问题中，通常需要结合具体的领域知识和问题特点来选择合适的方法。
计算机体系结构向量处理基础知识详解
计算机体系结构向量处理基础知识详解在计算机科学领域中，向量处理是一种重要而广泛使用的技术，它在数据处理和科学计算中发挥着举足轻重的作用。
本文将对计算机体系结构中的向量处理进行详细的介绍与解析。
一、基础概念1. 向量处理的定义向量处理是一种通过向量单元来执行并行运算的技术。
在向量处理中，多个数据元素被打包成向量，然后同时在向量单元中进行计算。
2. 向量与标量的对比在计算机科学中，向量是一种具有相同数据类型的一组数据元素，可以进行并行计算。
而标量则是单个数据元素，只能进行串行计算。
二、向量处理的特性1. 数据并行性向量处理具有数据并行性，即同时对多个数据元素进行操作。
向量指令一次执行多个操作，大大提高了计算效率。
2. 向量长度与向量单元向量长度是指向量中包含的数据元素个数。
常见的向量长度包括128位、256位和512位等。
向量单元是执行向量操作的硬件单元，其功能主要包括向量寄存器、向量指令和向量乘加器等。
三、向量指令集1. 向量指令的分类向量指令可以分为数据移动指令、数据计算指令和逻辑控制指令三类。
2. 数据移动指令数据移动指令用于将数据从内存加载到向量寄存器，或者将向量寄存器中的数据存储到内存中。
3. 数据计算指令数据计算指令是向量处理中最核心的指令类型，包括向量加法、向量乘法、向量除法等。
这些指令能够快速执行向量级别的数据运算。
4. 逻辑控制指令逻辑控制指令用于实现条件判断、循环控制等逻辑操作。
这些指令可以根据条件改变程序的执行流程。
四、向量处理的应用1. 科学计算领域向量处理在科学计算领域中被广泛应用，例如在物理模拟、气候模拟、遗传算法等计算密集型任务中，向量处理能够大幅提升计算效率。
2. 图像和视频处理向量处理也在图像和视频处理领域有着重要的应用。
通过对图像和视频数据进行向量化处理，可以实现高效的图像处理和视频压缩等任务。
3. 人工智能与深度学习近年来，人工智能和深度学习的快速发展对计算性能提出了更高的要求。
向量的代数运算
向量的代数运算向量是数学中非常重要的概念，它可以描述空间中的方向和大小。
在向量的处理中，代数运算是必不可少的工具。
本文将介绍向量的代数运算，包括向量加法、向量减法、向量数乘等。
一、向量加法向量加法是指将两个向量进行相加的运算。
设有向量a = (a1, a2, ..., an)和b = (b1, b2, ..., bn)，则它们的加法可以表示为：a +b = (a1 + b1, a2 + b2, ..., an + bn)。
二、向量减法向量减法是指将一个向量从另一个向量中减去的运算。
设有向量a = (a1, a2, ..., an)和b = (b1, b2, ..., bn)，则它们的减法可以表示为：a -b = (a1 - b1, a2 - b2, ..., an - bn)。
三、向量数乘向量数乘是指将一个向量乘以一个标量（实数）的运算。
设有向量a = (a1, a2, ..., an)和实数k，则它们的数乘可以表示为：k * a = (k * a1, k * a2, ..., k * an)。
在向量数乘中，当k为正数时，向量的方向不变，但大小会相应增大；当k为负数时，向量的方向相反，但大小也会相应增大。
四、向量的数量积（点乘）向量的数量积，也称为点乘，是指将两个向量进行点积运算得到的结果。
设有向量a = (a1, a2, ..., an)和b = (b1, b2, ..., bn)，它们的点乘可以表示为：a ·b = a1 * b1 + a2 * b2 + ... + an * bn。
向量的数量积有以下几个重要性质：1. 交换律：a · b = b · a2. 分配律：(a + b) · c = a · c + b · c3. 结合律：(k * a) · b = k * (a · b) = a · (k * b)，其中k为实数。
向量处理机学习指南
向量处理机【学习指南】一.首先透切理解以下基本概念：向量、向量处理三种算法、向量处理机两种结构、链接、向量指令处理时间、最大性能R ∞、半性能向量长度1. 把N 个互相独立的数叫做“向量”，对这样一组数的运算叫做“向量处理”。
一条向量指令可以处理N 个或N 对操作数。
2. 向量处理的方式(1)．横向处理方式：向量计算是按行的方式从左至右横向进行。
(2)．纵向处理方式：向量计算是按列的方式自上而下纵向进行。
(3)． 纵横处理方式：横向处理和纵向处理相结合的方式3. 向量处理机一般有如下两种结构：(1)． 利用几个独立的内存模块来支持对相互独立的资料的并发访问，从而达到所要求的内存带宽，即存储器—存储器结构。
在运算流水线的输入端和输出端增加了缓冲器以便消除争用内存的现象。
(2)． 构造一个具有所要求带宽的高速中间内存，并能实现该高速中间内存与主存储器之间的快速资料交换，即寄存器—寄存器结构。
设计这种系统结构的主要思想是使操作数离处理器很近，以保证处理器一直处于忙状态。
中间内存提供给处理器快速存取的资料，而成本又比较低。
4. 提高向量处理机性能的常用技术(1)． 链接技术(2)． 向量循环或分段开采技术5. 向量指令的处理时间其中，T s 为向量流水线的建立时间，它包括向量起始地址的设置、计数器加1、条件转移指令执行等。
T vf 为向量流水线的流过时间，它是一条指令从开始译码到流过流水线得到第一个结果元素的时间。
T c 为流水线“瓶颈”段的执行时间。
一组向量操作的执行时间主要取决于下面三个因素：向量的长度、向量操作之间是否存在流水功能部件的冲突和数据的相关性。
cvf s vp T n T T T )1(-++=9 最大性能R ∞表示当向量长度为无穷大时的向量流水线的最大性能。
常在评价峰值性能时使用，单位为MFLOPS 。
它可表示为：因为分子的值与n 无关，所以6. n 1/2为达到一半R ∞值所需的向量长度。
特征向量归一化处理
特征向量归一化处理特征向量归一化处理是一种常见的数据预处理技术，用于将数据集中的特征向量进行缩放，以便在机器学习模型中更好地进行比较和分析。
在本文中，我们将探讨特征向量归一化处理的重要性以及如何在实际应用中进行操作。
为什么需要特征向量归一化处理呢？在机器学习中，特征向量通常具有不同的量纲和值范围，这可能会导致模型在训练过程中出现收敛速度慢、性能不佳等问题。
通过对特征向量进行归一化处理，可以将它们的值缩放到相似的范围内，有助于模型更快地收敛并提高预测准确性。
特征向量归一化处理有多种方法，其中最常见的包括最小-最大归一化和标准化处理。
最小-最大归一化将特征向量的值缩放到[0, 1]的范围内，而标准化处理则通过减去均值并除以标准差的方式将特征向量转化为均值为0、标准差为1的分布。
根据具体情况和数据集的特点，选择合适的归一化方法非常重要。
在实际应用中，特征向量归一化处理通常是在数据预处理阶段完成的。
首先，需要对数据集中的特征向量进行分析，了解它们的分布情况和值范围。
然后，根据具体情况选择合适的归一化方法，并对数据集进行处理。
最后，将归一化后的数据输入到机器学习模型中进行训练和预测。
特征向量归一化处理的好处不仅包括提高模型性能和准确性，还可以使模型更加稳定和可靠。
通过对特征向量进行归一化处理，可以减少模型在训练过程中的波动，提高模型的泛化能力，从而更好地适应新的数据样本。
总的来说，特征向量归一化处理是机器学习中非常重要的一环，能够有效地提高模型性能和准确性。
在实际应用中，合理选择和应用归一化方法，对数据集进行预处理，将会为机器学习任务的成功实施提供有力支持。
希望本文能够帮助读者更好地理解特征向量归一化处理的意义和方法，为他们在实践中取得更好的效果提供帮助。
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10000 A0 基地址 10020 A1 10040 A2 位移量 4 10060 A3 10080 A4 起始地址 100A0 A5 100C0 A6 长度 12 100E0 A7 有效长度 8 10100 A8 10120 A9 10140 A10 10160 A11 A 向量：A=10000 ，L=12 ，f=4
6.1.4 稀疏向量表示法
定义：0元素很多，非0 0 A2 0 A4 压缩 元素很少的向量称为 A2 A7 0 稀疏向量 A4 0 采用压缩方法存储稀疏 0 压缩位向量 A A7 0 0 1 0 1 0 0 1 向量可以节省存储空 压缩向量 B 稀疏向量 B 间。 B0 B0 B4 0 还原 可以还原之后进行运算， B7 0 0 也可以用压缩方法直 B4 0 接进行运算 压缩位向量 A 0
6.１ 向量数据表示方式 6.1.1 从标量到向量 6.1.2 等间距向量表示法 6.1.3 带位移量的向量表示法 6.1.4 稀疏向量表示法
6.1.1 从标量到向量
例6.1：一个简单的C语言程序如下： for (i = 10; i <= 1010; i++) c[i] = a[i] + b[i+5] ; • 在向量处理机上, 可以只用一条指令： C(10:1010)=A(10:1010) + B(15 :1015) 一条向量指令可处理Ｎ个或Ｎ对操作数 • 在标量处理机上用10多条指令，其中有8条 指令要循环1000次。 • 采用多寄存器结构的两地址指令编写程序 • 存储器采用字节编址方式，字长为32位
向量指令格式 向量加法指令 OP VADD i 1 j 3 K 5
例如：Vi Vj OP Vk，向量长度(VL)= 50，则 实际完成的运算是： V3,00～V3,49与V5,00～V5,49分别相加， 结果放在V1,00～V1,49中。
6.1.3 带位移量的向量表示法
用三个参数表示一个向量： 向量基地址：A 向量长度：L 向量位移量：f 向量有效长度：L－f 向量起始地址：A＋f 优点：每个向量可以带有位移，能够通过控制向量实 现可变增量。 能够表示稀疏向量。
30000 C0 基地址 30020 C1 位移量 2 30040 C2：C2 起始地址 30060 C3：A5 + B-3 30080 C4：C4 长度 10 300A0 C5：C5 有效长度 8 300C0 C6：A8 + B0 300E0 C7：C7 30100 C8：A10 + B2 30120 C9：A11 + B3 C 向量：A=30000，L=10，f=2
6.1.2 等间距向量表示法
三个参数表示一个等间距向量： 向量起始地址：A 向量长度：L 向量间距：f
长 度 L VI，0 VI，1 VI，2 …… VI，L-1 A A+f A+2f …… A+(L-1)f
例如：我国研制的银河向量机，有8个向量寄存 器 V0 ～V7 ，每个向量寄存器由 64 个64 位的寄 存器组成，存储器字长64位，采用字节编址方 式，则连续向量的间距为 f=8。向量指令采用 三地址形式：
标量寄存器 8×64 地址寄存器 8×24
12个 流水 线结 构的 运算 部件
指令缓冲寄存器 256×16 CRAY-1向量处理机结构
6.3 向量处理方式
有三种处理方式： 横向处理方式，又称为水平处理方式，横向加 工方式等。向量计算是按行的方式从左至右 横向地进行。 纵向处理方式，又称为垂直处理方式，纵向加 工方式等。向量计算是按列的方式自上而下 纵向地进行。 纵横处理方式，又称为分组处理方式，纵横向 加工方式等。横向处理和纵向处理相结合的 方式。
操作数缓冲栈和写结果缓冲栈主要用于解决 访问存储器冲突。数据经过多次运算之后， 在存储体中分布必然发生改变 主要优缺点： 硬件结构简单, 造价低；速度相对较低
主存 储器
操作数缓冲栈
写结果缓冲栈
流水线 运算 部件
2. 寄存器-寄存器结构
把存储器-存储器结构中的缓冲栈改为向量
寄存器运算部件需要的操作数从向量寄存 器中读取，运算的中间结果也写到向量寄存 器中。 向量寄存器与标量寄存器的主要差别是： 一个向量寄存器能够保存一个向量，连续 访问一个向量的各个分量。需要有标量寄存 器和地址寄存器等。
第6章 向量处理机
6.1 向量数据表示方式 6.2 向量处理机的结构 6.3 向量处理方式 6.4 向量处理机的关键技术 6.5 向量处理机实例 6.6 向量处理机的性能评价 6.7 向量处理机的发展
具有向量数据表示和向量指令系统的处理机 向量处理机是解决数值计算问题的一种高性能计算机 向量处理机属大型或巨型机，也可以用微机加一台向 量协处理器组成 向量处理机一般都采用流水线结构，通常有有多条并 行工作的流水线 必须把要解决的问题转化为向量运算，才能发挥向量 处理机的效率
1FF80 B-4 起始地址 1FFA0 B-3 1FFC0 B-2 位移量-4 1FFE0 B-1 20000 B0 基地址 20020 B1 有效长度 8 20040 B2 20060 B3 B 向量：A=20000，L=4，f=-4 0 1 0 0 1 0 1 40000 40004 控制向量：A=40000，L=12，f=4 1
ห้องสมุดไป่ตู้
运算过程为： 第１组： T(1, n) = B(1, n) + C(1, n) Y(1, n) = A(1, n)×T(1, n) 第２组： T(n+1, 2n) = B(n+1, 2n)＋C(n+1, 2n) Y(n+1, 2n) = A(n+1, 2n)×T(n+1, 2n) …… 最后第k+1组： T(kn+1, N) = B(kn+1, N) + C(kn+1, N) Y(kn+1, N) = A(kn+1, N) + T(kn+1, N)
几种超级计算机的向量性能和标量性能
向量性能 标量性能 向量平衡点 Mflops Mflops Cray IS 85.0 9.8 0.90 Cray 2S 151.5 11.2 0.93 Cray X-MP 143.3 13.1 0.92 Cray Y-MP 201.6 17.0 0.92 Hitachi S820 737.3 17.8 0.98 NEC SX2 424.2 9.5 0.98 Fujitsu VP400 207.1 6.6 0.97 机器型号
每组用两条向量指令，
每组发生相关两次，
其中组内发生数据相关一次，
组间切换时发生相关一次。 主要优点： 减少访问主存储器的次数 例如：中间变量T不写入主存储器
6.4 向量处理机的关键技术 6.4.1 向量与标量性能的平衡
实际的应用问题中通常既有向量计算又有标 量计算，而且两类计算有一定的比例 向量平衡点(vector balance point)：为了使向 量硬件设备和标量硬件设备的利用率相等， 一个程序中向量代码所占的百分比。 关键问题是：希望向量硬件和标量硬件都能 够充分利用，不要空闲。
存在两个问题： 在计算向量的每个分量时，都发生写读数 据相关。流水线效率低 如果采用多功能流水线，必须频繁进行流 水线切换
横向处理方式对向量处理机不适合 即使在标量处理机中，也经常通过编译器 进行指令流调度。
2. 纵向处理方式
也称为垂直处理方式，纵向加工方式等 T(1) = B(1) + C(1) T(2) = B(2) + C(2) …… T(n) = B(n) + C(n) Y(1) = A(1)×T(1) Y(2) = A(2)×T(2) …… Y(N) = A(N) ×T(N)
采用寄存器-寄存器结构的主要优点： 降低主存储器的流量 例如：采用寄存器-寄存器结构的CRAY-1与 采用存储器-存储器结构的STAR-100比较， 运算速度高3倍多， 而主存流量低2.5倍。
主存 储器 8MB 64个 个体
8个向量寄存器 8×64×64
缓冲寄存器 64×64 缓冲寄存器 64×24
采用向量指令只需要2条： VADD B， C， T VMUL A， T， Y
这种处理方式适用于向量处理机 数据相关不影响流水线连续工作。 不同的运算操作只需要切换1次。
这种处理方式适用于存储器-存储器结构
3. 纵横处理方式
用于寄存器-寄存器结构的向量处理机中，向 量寄存器的长度是有限的。 当向量长度N大于向量寄存器长度n时，需要 分组处理。 分组方法：Ｎ＝Ｋ· ｎ＋ｒ 其中：ｒ为余数, 共分Ｋ＋１组。 组内采用纵向处理方式，组间采用横向处理 方式。因此，也称为分组处理方式，纵横向 加工方式等。
LOAD ADD STORE ADD INC CMP BLE
HALT ST: 10 ED: 1010 L: 4
R5, B(R3) R4, R5 R4, C(R3) R3, R2 R0 R0, R1 LOOP
;读B向量的一个元素 ;加一个元素 ;写C向量的一个元素 ;改变向量偏移量 ;循环次数增1 ;循环是否结束 ;循环未结束转LOOP, ;否则继续 ;停机 ;循环初值 ;循环终值 ;内存地址增量
1FF80 B-4 起始地址 1FFA0 B-3 1FFC0 B-2 位移量-4 1FFE0 B-1 20000 B0 基地址 20020 B1 有效长度 8 20040 B2 20060 B3 B 向量：A=20000，L=4，f=-4 0 1 0 0 1 0 1 40000 40004 控制向量：A=40000， L=12， f=4 1
在一般标量处理机中需要如下指令序列来实现 （A、B、C分别是向量a、b、c在内存中的 起始地址）：
START: LOAD R0, LOAD R1, LOAD R2, MOVER3, MUL R3, ST ED L R2 R0 ;读循环初值10 ;读循环终值1010 ;读内存地址增量4