МОДЕЛИРОВАНИЕ ЦВМ ИМИТАЦИОННОЕ
— метод исследования, заключающийся в имитации на цифровой вычислительной машине процесса функционирования схем, алгоритмов пли структуры проектируемой машины с целью определения правильности проекта и его качества. Определении этих данных является одной из важнейших задач при проектировании вычислительных средств па различных уровнях проектирования (см. Автоматизация проектирования ЦВМ). С этой целью используют различные показатели, отражающие в обобщенном виде потребности пользователей и затраты на разработку и производство вычисл. средств.
Примерами таких показателей могут служить быстродействие ЦВМ, затраты на оборудование, оснащенность математическим обеспечением ЦВМ, время безотказной работы и т. д. Обобщенный показатель качества ЦВМ представляется обычно в виде линейного функционала от частных показателей.
Частные показатели сложным образом зависят от набора внутр. характеристик ЦВМ, которыми являются ее алгоритмические, структурные и физ. свойства. К ним можно отнести, папр., структуру связей между регистрами центр, процессора, структуру и к-во каналов обмена информацией между центр, процессором и внеш. оборудованием, алгоритмы управления обменом информацией между оперативным в внешним ЗУ, временные характеристики устр-в, размер страниц, к-во ассоциативных регистров, среднее время наработки на отказ й т. д. Такие внутр. характеристики интересуют скорее разработчика, чем пользователя, причем многие из них носят вероятностный характер.
Анализ влияния значений свойств ЦВМ на показатели качества в процессе проектирования позволяет избежать ошибок и оптимизировать проект. Одним из наиболее распространенных методов такого анализа является имитационное моделирование.
Сущность метода имитационного моделирования состоит в разработке программного алгоритма процесса функционирования структуры или схемы ЦВМ с учетом выбранного уровня детализации и его испытаний для получения нужных внутр. характеристик структуры или схемы. Этот метод позволяет в принципе исследовать структуры 
схемы ЦВМ любой сложности и на любом уровне детализации. Вместе с тем, очевидны и недостатки данного метода: в отличие от метода матем. моделирования, позволяющего получить аналитические зависимости показателей от внутренних характеристик
ЦВМ, одиночное испытание модели может дать лишь значение некоторого показателя при заданных значениях характеристик ЦВМ. Характерно, что получение формульных или графических зависимостей показателей от характеристик ЦВМ требует многократных испытаний; разработка программ сложных имитационных моделей является трудоемким процессом. Указанные недостатки использования метода имитационного моделирования отражаются и в проблематике оси - направлений развития и использования этого метода: 1) разработке стандартных приемов представления имитационных моделей; 2) исследовании степени подобия имитационных моделей реальным объектам и 3) разработке средств автоматизации программирования, ориентированных на задачи моделирования.
Применительно к имитационному моделированию структур и схем вычисл. средств к первому направлению относят задачи разработки моделей потоков входной информации и типовых моделей подсистем вычисл. машины, задачи использования матем. моделей в качестве элементов имитационных моделей, а также задачи преобразования имитационных моделей с целью упрощения программ и увеличения их быстродействия; второе направление составляют задачи по использованию и обработке статистического материала, задачи по исследованию соответствия имитационной модели реальному объекту на основе накопленного статистического материала; третье направление составляют задачи по разработке систем автоматизации программирования, ориентированных на задачи моделирования. Последнее направление получило широкое развитие.
Специфика задач моделирования на различных этапах проектирования позволяет выделить, по крайней мере, два подкласса систем, ориентированных на реализацию системного моделирования и логич. моделирования. К первому подклассу относят системы, обладающие развитыми общеалгоритм. средствами, имеющие широкий набор средств описания параллельно выполняемых действий, описания временных диаграмм выполнения процессов, а также развитые средства сбора и обработки статистического материала. К системам программирования данного подкласса относятся языки программирования СИМУ-ЛА, GPSS, СИМСКРИПТ, СЛЭНГ. Входные языки указанных систем, за исключением GPSS, являются подмножествами процедурно-ориентированных языков программирования (напр. АЛГОЛ-60 или ФОРТРАН), расширенными средствами динамических структур данных, операторами управления квазипараллельными процессами, спец. средствами сбора статистики и средствами обработки списков. Ввиду того, что данный арсенал средств позволяет вести статистические исследования моделей, системы моделирования первого подкласса иногда наз. системами статистического моделирования. Ко второму подклассу относят системы, позволяющие в удобной и сжатой форме отразить логич. и топологич. особенности схем, обладающие средствами работы с частями слов, средствами преобразования форматов, а также средствами записи микропрограмм. К данному подклассу систем относятся языки программирования ЛОТИС, ЦИМОД, АВТОКОД и др. По своим возможностям эти языки приближаются к таким алгоритмическим языкам, как ЛЯПAC, AЛOC.
Лит.: Применение вычислительных машин для проектирования цифровых устройств. М., 1968 [библиогр. с. 252—254]; Глушков В. М. [и др.]. СЛЭНГ — система программирования для моделирования дискретных систем. К., 1969 [библиогр. с. 412—413].
В. В. Литвинов
