JP3000941B2

JP3000941B2 - 分散論理シミュレータ

Info

Publication number: JP3000941B2
Application number: JP23962496A
Authority: JP
Inventors: 訓治橋本
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 1996-09-11
Filing date: 1996-09-11
Publication date: 2000-01-17
Anticipated expiration: 2016-09-11
Also published as: JPH1091657A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は分散論理シミュレー
タに関し、特に論理シミュレーションを行う複数のシミ
ュレーションプロセッサに対して、シミュレーション対
象モデルの論理記述を前記シミュレーションプロセッサ
に夫々割付けて分散処理するようにした分散論理シミュ
レータに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来の論理回路の分散シミュレーション
方式としては、特開平３−２５２８７０号公報に示され
た方式があり、図１０（Ａ）にその例を示す。この例に
関して簡単にいえば、ホストコンピュータ１００に複数
のシミュレーション端末１０１〜１０ｎを接続した方式
である。

【０００３】この方式では、図１０（Ｂ）のフローに示
す通り、各端末１０１〜１０ｎはホストコンピュータ１
００からの指令に基づいてシミュレーションを行い、シ
ミュレーション結果をホストコンピュータ１０１に返す
仕組みとなっている。全ての端末のシミュレーション結
果は一旦ホストコンピュータに集められて、ホストコン
ピュータから新たなデータを作成して端末に送り、次の
シミュレーションを指示する。

【０００４】この方式では、シミュレーションの基準ク
ロックと入出力ピン情報はホストコンピュータ１００が
管理しており、各端末１０１〜１０ｎはホストコンピュ
ータ１００から与えられたデータをシミュレーションし
て結果をホストに返すだけの機能しか備えていない。ま
た、シミュレーションモデルの作成及び管理は各端末が
行うため、端末間のシミュレーション負荷の均一化がさ
れていない。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】第一の問題点は、ホス
トコンピュータと各端末との接続がスター方式になるた
め、端末数が増加するとホストコンピュータの通信トラ
フィックが膨大になる点である。このため、通信レイテ
ンシ(latency) の大きなネットワークでは、各端末はホ
ストコンピュータの応答を待っている時間が増加し、分
散処理の効率が悪化する。

【０００６】第二の問題点は、ホストコンピュータはシ
ミュレーション規模の増加に比例した処理能力が必要と
なり、各端末の処理が終了してからホストコンピュータ
の処理が終了するまでの間は、各端末が次の処理に取掛
かることが出来ない点である。これは、分散処理の並列
度を低下させる要因であり、並列度が低下すると端末の
台数効果は低くなり、シミュレーション速度の低下につ
ながる。

【０００７】第三の問題点は、各端末でモデル作成が閉
じているため、各端末のシミュレーション負荷が不均等
になる点である。ある端末の負荷が他の端末に比べて高
い場合、シミュレーションはその端末の処理が律速とな
り、負荷の軽い端末に処理を委ねることができない。

【０００８】以上の問題点により、数百万〜数千万ゲー
トクラスの大規模な論理記述をシミュレーションするた
めには、シミュレーションを統括するホストコンピュー
タ方式には実用上の限界がある。

【０００９】本発明はこの様な従来技術の問題点に鑑み
なされたものであって、その目的とするところは、上述
の端末としての各シミュレーションプロセッサに対して
シミュレーション対象モデルのシミュレーションを完全
に分散して並行処理をなすようにした分散論理シミュレ
ーションを提供することにある。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明によれば、互い
にネットワークで接続され論理シミュレーションを行う
複数のシミュレーションプロセッサに対して、シミュレ
ーション対象モデルの論理記述を前記シミュレーション
プロセッサに夫々割付けて分散処理するようにした分散
論理シミュレータであって、前記シミュレーションプロ
セッサの各々に対して前記シミュレーション対象モデル
の論理記述を夫々分散して割当てるモデル分散手段と、
このモデル分散結果に基いて前記シミュレーションプロ
セッサの各々に対してシミュレーションの実行手続きを
夫々分散し割当てる実行手続分散手段とを含み、前記モ
デル分散手段は、前記シミュレーション対象モデルの論
理記述を基にこのモデルを構成するユニット毎の論理規
模、シミュレーションに必要なメモリ量を算出する手段
と、前記論理記述を基に前記ユニット毎のユニット相互
間依存率を算出する手段と、前記シミュレーションプロ
セッサの各々の性能を示す性能パラメータ、前記論理規
模、メモリ量及びユニット相互間依存率を基に、予め定
められたコスト算出式に従って前記ユニットの各コスト
を算出する手段と、前記ユニット毎に算出コストが最小
となるシミュレーションプロセッサを求めてこのシミュ
レーションプロセッサに対して対応ユニットの論理記述
を割当てる手段とを有し、前記シミュレーションプロセ
ッサの各々が、割当てられた分散モデルと分散実行手続
きとに従って並行してシミュレーションを実行するよう
に構成され、前記シミュレーションプロセッサの各々に
自己のシミュレーションの分散実行結果を分散格納する
手段を設け、これ等各シミュレーションプロセッサの分
散実行結果のうち必要な結果を収集して編集可能とした
ことを特徴とする分散論理シミュレータが得られる。

【００１１】

【００１２】

【００１３】また、前記性能パラメータとして、前記ネ
ットワークの通信容量及び通信速度を含むことを特徴と
する。

【００１４】本発明の作用を述べる。本発明では、シミ
ュレーションを分散するために、主に、シミュレーショ
ンモデルの分散，シミュレーション手続の分散を行って
いる。先ず、シミュレーションモデルの分散処理におい
て、分散パラメータ情報ファイルを参照し、分散処理の
効率が最高になるモデルの分割を行う。この分散パラメ
ータ情報ファイルには、分散処理の効率の鍵となる情
報、例えば各プロセッサの処理能力やネットワークの通
信容量及び通信速度等が記述されている。

【００１５】また、分散したモデル情報を翻訳してモデ
ルに特化したシミュレータを生成することにより、汎用
のシミュレータでは必須となるモデル情報の読込みと解
釈を不要とし、より高速なシミュレーションを実行でき
る。しかも、分散したモデル情報を個々のプロセッサが
並列に翻訳するため、翻訳処理の実行時間は極めて短
い。

【００１６】次に、シミュレーション手続の分散におい
て、上記のモデル分散処理にて分散モデルの情報が作成
されているので、それに基づいて、ユーザの記述したシ
ミュレーション手続を個々の分散モデルが必要とする一
対一の制御情報に変換する。個々のシミュレータは自分
の制御情報を受取り、シミュレーションを実行する。こ
のため、ホストコンピュータ方式による集中管理は必要
とせず、個々のプロセッサが自立して分散シミュレーシ
ョンを実行する。

【００１７】尚、以上のモデル分散及び手続分散に加え
て、更にシミュレーション記録の分散をも行う。このシ
ミュレーション記録の分散において、個々のシミュレー
タはシミュレーションの実行結果を個別に記録する。ユ
ーザは必要な結果のみを選択し、情報を編集して取出す
指示を結果編集プロセスに与え、結果編集プロセスが必
要な実行結果を保持しているプロセッサと通信を行い、
結果を受取って、ユーザの望むフォーマットに編集して
表示する。

【００１８】

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。

【００１９】図１は本発明の一実施例のシステムブロッ
ク図である。図１において、プロセッサ１０及びプロセ
ッサ１１〜１ｎはネットワーク５１で接続されており、
相互に通信を行うことが可能である。各プロセッサは、
通信処理プロセス３１によりネットワーク５１を経由し
て他のプロセッサと交信を行う。

【００２０】プロセッサ１０では、モデル分散プロセス
３２と制御情報プロセス３３が稼働しており、プロセッ
サ１１〜１ｎは分散モデルの各シミュレーションを行う
シミュレーションプロセッサであり、これ等各プロセッ
サではシミュレータ生成プロセス３５が稼働している。
また、シミュレータ生成プロセス３５によって生成され
たシミュレータ４０がプロセッサ１１〜１ｎで実行され
る。

【００２１】また、シミュレーション結果を端末５２か
ら参照するために、結果編集プロセス３４がプロセッサ
１０で稼働している。

【００２２】ユーザは、シミュレーション対象の論理記
述ファイル２１とシミュレーションの実行手続ファイル
２２を作成し、プロセッサ１０で処理を行う。

【００２３】論理記述ファイル２１はモデル分散プロセ
ス３２によってモデル分散処理とプロセッサ負荷分散処
理が実行され、プロセッサ１１〜１ｎに分散モデル記述
ファイル２３として転送される。この際、モデル分散プ
ロセス３２は分散パラメータ記述ファイル２７を読込
み、分散処理効率を考慮した処理を行う。また、モデル
分散プロセス３２はモデルの分散情報を分散モデル情報
ファイル２６に記述し、制御情報プロセス３３に引渡
す。

【００２４】分散モデル記述ファイル２３はプロセッサ
１１〜１ｎ上でシミュレータ生成プロセス３５によって
処理され、分散シミュレータ４０が作成される。

【００２５】一方、シミュレーション手続ファイル２２
は制御情報生成プロセス３３によってプロセッサ１１〜
１ｎ上の分散シミュレータ４０に与える分散制御情報フ
ァイル２４に変換される。この際、分散モデル情報ファ
イル２６にある分散モデルの割付け情報等が参照され
る。

【００２６】分散シミュレータ４０は分散制御情報ファ
イル２４に記述された手続に従い、シミュレーションを
実行する。シミュレーションの実行結果は結果ファイル
２５に書込まれる。

【００２７】ユーザは終了したシミュレーションの結果
を端末５２で参照する。ユーザが端末５２から結果編集
プロセス３４に対して指示を行い、結果編集プロセス３
４は指示に基づいてプロセッサ１１〜１ｎ上の結果ファ
イル２５から必要な情報を取出し、編集して端末５２に
表示する。

【００２８】尚、この図１では便宜上、結果編集プロセ
ス３４がプロセッサ１０で実行されているが、必ずしも
プロセッサ１０で実行する必要はなく、端末５２を直接
ネットワーク５１に接続して、結果編集プロセス３４を
端末５２の上で実行する形態も取ることが可能である。

【００２９】次に、本発明の実施例の動作の一例につい
て説明する。図２（Ａ）はシミュレーションモデルの一
例である。処理装置(CPU) ６１，処理装置(CPU) ６２及
び記憶装置(MEM) ６３をシステムバス(BUS) ６４で接続
したマルチＣＰＵ構成のモデルである。

【００３０】図２（Ｂ）はシミュレーションの実行手続
の一例である。ＭＥＭ６３へのロード命令７１及び７２
と、ＣＰＵ６１の実行命令７３，ＣＰＵ６２の実行命令
７４，シミュレーションの停止命令７５が記述してあ
る。図３は図１と同等の等価ブロック図であり、各シミ
ュレータ４０−１〜４０−３を動かすプロセッサ１１〜
１３が３台の場合を示している。

【００３１】先ず、シミュレーションモデルをモデル分
散プロセス３２が処理し、各プロセッサに分割する。こ
こでは便宜上、ＣＰＵ６１をプロセッサ１１，ＣＰＵ６
２をプロセッサ１２，ＭＥＭ６３をプロセッサ１３に分
割したとする。システムバス(BUS) ６４は各ブロックを
接続するラインのため、プロセッサに割当てる必要はな
い。モデルとシミュレータの観点から見ると、ネットワ
ーク５１がシステムバスの役割を果たす。このモデルの
割当ては分散モデル情報ファイル２６に記録されて、制
御情報生成プロセス３３に引渡される。

【００３２】次に、図２（Ｂ）シミュレーションの実行
手続を制御情報生成プロセス３３が処理する。ＭＥＭ６
３に対する命令７１と７２はプロセッサ１３へ、ＣＰＵ
６１に対する命令７３はプロセッサ１１へ、ＣＰＵ６２
に対する命令７４はプロセッサ１２への各々の制御情報
ファイル２４に格納される。命令７５はシミュレーショ
ンの停止を意味しており、全ての制御情報ファイル２４
に格納される。

【００３３】各々の制御情報ファイル２４がプロセッサ
１１〜１３に送られ、シミュレーションが起動される。
プロセッサ１３上のシミュレータ４０−３(MEM) が命令
７１と７２を実行する。命令７１によりＭＥＭにロード
された処理(TH1) の実行、即ち命令７３を実行するの
が、プロセッサ１１上のシミュレータ４０−１(CPU61)
である。プロセッサ１１のシミュレータ４０−１(CPU6
1) は、ネットワーク５１を介してプロセッサ１３のシ
ミュレータ４０−３(MEM) から処理(TH1) を読出して実
行する。

【００３４】同様の手順で、プロセッサ１２上のシミュ
レータ４０−２(CPU62) が処理(TH2) の実行、即ち命令
７４を実行する。各プロセッサが命令７５、即ちシミュ
レーションの停止を実行した時点で、シミュレーション
が終了する。シミュレーションの結果は、各々のプロセ
ッサの結果ファイル２５に書込まれる。

【００３５】シミュレーションが終了すると、ユーザは
端末５２から結果編集プロセス３４を呼出し、シミュレ
ーション結果の表示を指示する。結果編集プロセス３４
は、各々の結果ファイル２５から必要な情報を取り出
し、端末５２に表示する。ユーザがそれを見て、ＣＰＵ
６１の詳細なシミュレーション結果の表示を指示する
と、結果編集プロセス３４はプロセッサ１１上の結果フ
ァイル２５からの詳細な情報を取出し、ユーザの指示す
るフォーマットで詳細な表示を行う。

【００３６】以上の例は、図２に示す如く、構成が簡単
なシミュレーション対象モデルの場合についてである
が、このモデルが図４の様に複雑なコンピュータシステ
ムの場合について、モデル分割，分散のアルゴリズムに
ついて詳述する。尚、シミュレーション対象の論理回路
モデルの目的，構成等によって、分割アルゴリズム及び
後述するコスト計算のための関数式は適宜変更されるこ
とがあるが、ここでは典型的な例を示すものとする。

【００３７】図４はベクトル処理用コンピュータの一例
であり、スカラプロセッサ（ＳＰＵ）８１，ベクトルプ
ロセッサ（ＶＰＵ）８２とがベクトル計算を行い、レジ
スタファイル（ＲＦ）８４とデータの授受を行う。ま
た、命令実行部（ＩＥＵ）８３は命令キャッシュ（Ｉ
Ｃ）８５から命令を取出して実行を行う。

【００３８】データキャッシュ（ＤＣ）８６はデータを
一時的に蓄えるものであり、これ等キャッシュ８５，８
６はメモリ制御部（ＭＭＵ）８７を介してメインメモリ
（ＭＥＭ）８９に接続されている。また、図示せぬＩ／
Ｏ系は入出力制御部（ＩＯＰ）８８を介して接続されて
いるものとする。

【００３９】図４に示した論理回路モデルを図５に示し
た構成のシミュレータにて実行する。尚、図５は図１の
シミュレーションプロセッサ（ＰＲＯＣ）１１〜１ｎ
と、これ等プロセッサ間を接続する通信ネットワーク５
１とに相当するものであり、本例では、シミュレーショ
ンプロセッサとして１１〜１７の７台があり、通信ネッ
トワークとしてクロスバーＮＥＴ−Ａ，Ｂと光ファイバ
ＮＥＴ−Ｃと、イサーネットＮＥＴ−Ｄとがあるものと
する。

【００４０】プロセッサ１１〜１４はネットワークＮＥ
Ｔ−Ａと、ネットワークＮＥＴ−Ｄに、プロセッサ１
５，１６はネットワークＮＥＴ−Ｂと、ネットワークＮ
ＥＴ−Ｄに，プロセッサ１７はネットワークＮＥＴ−Ｄ
に接続されている。また、ネットワークＮＥＴ−Ａ，Ｂ
はネットワークＮＥＴ−Ｃにより相互接続されている。

【００４１】プロセッサ１７は他のプロセッサ１１〜１
６に比し大容量のディスク９０を有しており、よってこ
のプロセッサ１７のディスク９０のみを図示している。

【００４２】図６は図１に示したモデル分散処理３２の
動作の流れを示すフローチャートであり、図４のモデル
を図５の構成のシミュレータにより実行する場合のモデ
ル分散の処理を以下に説明する。

【００４３】まず、モデル分散処理３２は図４に示した
モデルの論理記述２１（図１参照）を入力し（ステップ
Ｓ１）、モデルの各ユニット毎のデータと、ユニット間
の依存度を算出して図７に示す如きデータテーブルを得
る（ステップＳ２，Ｓ３）。

【００４４】図７において、論理規模は各ユニットを構
成する論理回路のゲート規模（ゲート数，その単位Ｋ；
１，０００）であり、所要メモリはシミュレーションに
必要なメモリ量を示す。接続比（ユニット内：ユニット
外）はユニット内部論理の外部入力依存度と分割に伴う
コストを示す。

【００４５】ユニット間接続速度率とユニット間接続依
存率とが、各ユニット毎に他ユニット対応に、斜線の上
部と下部とに夫々示されている。

【００４６】ユニット間接続速度率はユニット相互間の
転送速度比を示しており、例えば、ＤＣに対するＲＦの
比は「０．５」となっている。

【００４７】ユニット間接続依存率は各ユニットへの接
続依存度を示すものであり、例えば、ＲＦはＳＰＵに対
して３５％，ＶＰＵに対して３５％，ＩＥＵに対して５
％，ＤＣに対して２５％（合計１００％），その他のユ
ニットに対しては０％であることを示している。

【００４８】次に、モデル分散処理３２は、分散パラメ
ータファイル２７（図１参照）から、図５の各シミュレ
ーションプロセッサ１１〜１７及び通信ネットワークＮ
ＥＴ−Ａ〜Ｄの各性能を示すパラメータを入力する（ス
テップＳ４）。

【００４９】このパラメータとしては、図８（Ａ），
（Ｂ）に示すテーブルに各値が記述されている。各シミ
ュレーションプロセッサ１１〜１７のパラメータについ
ては、図８（Ａ）に示す如く、ＣＰＵの名称（Ｐ５，Ｐ
６等）と、そのＣＰＵの動作速度を示すクロックと、プ
ロセッサの実装メモリ容量と、プロセッサのディスク容
量とが夫々記述されている。

【００５０】また、各通信ネットワークについては、図
８（Ｂ）に示す如く、その転送容量と、接続ユニット間
の転送遅延量と、ネットワークの方式と、ネットワーク
の接続ユニット名とが夫々記述されている。

【００５１】次に、分散処理３２は、図７，８に示した
各データを基に、ユニット毎にシミュレーションコスト
を夫々算出する（ステップＳ５）。この算出するための
式である関数は、例えば、図９（Ａ）に示す様に予め定
義されているものとする。

【００５２】この関数は、図７，８にて得られたデータ
を基に、シミュレーションのユニット計算コスト，ユニ
ット分割コスト，ユニット通信コストを夫々算出するた
めのものである。

【００５３】ユニット計算コストはユニット規模ｆcuに
比例し、プロセッサ能力ｆcpに反比例する。ユニット分
割コストはユニット内接続分割コストｆduに比例し、ネ
ットワーク能力ｆdpに反比例する。ユニット間通信コス
トはユニット間接続コストｆxuに比例し、ネットワーク
能力ｆxvに反比例する。

【００５４】こうして得られた計算結果の一例を、ＶＰ
Ｕについて図９（Ｂ）に示している。この結果により、
プロセッサ１１と１２とにＶＰＵを割当てた場合が最も
コストが低くなることが判る。尚、通信コストは他ユニ
ットの割当て方により変動するが、図９（Ｂ）の値は最
小値、即ち最も通信コストが低い割当てを行った場合を
示している。

【００５５】その他のユニットの割当てについても同様
にコスト計算を行い、コストが最も小となる様に割当て
を決定する（ステップＳ６）。

【００５６】図１の制御情報生成処理３３では、こうし
て分散されたモデル情報２６に基づいて、シミュレーシ
ョン手続２２を、分散ユニット対応のシミュレーション
プロセッサ（シミュレータ）に夫々割当て分散すること
になる。この場合の分散処理方法は、図２（Ａ），
（Ｂ）で説明した場合と同様な方法を用いるものであ
る。

【００５７】

【発明の効果】第一の効果は、大規模な論理シミュレー
ションを完全に分散処理化し、効率的に実行することで
ある。モデルを分散する際に分散パラメータ情報ファイ
ルを参照し、各プロセッサの処理能力やネットワークの
通信容量及び通信速度等を考慮したモデルの分散処理を
行うことで、各プロセッサ間の負荷を均等化し、ネット
ワークの通信処理効率を考慮した分散処理を行うことが
できる。また、分散したモデル情報の翻訳そのものを分
散して実行する。

【００５８】また、シミュレーションの制御情報を予め
各シミュレータに合わせたものに変換することで、シミ
ュレーションの制御を分散し、個々のシミュレータが自
立したシミュレーションを行う。また、シミュレーショ
ン結果を各プロセッサが保持するので、ネットワークに
無駄な通信が発生せず、ユーザの必要なデータのみを取
出すことができる。

【００５９】第二の効果は、シミュレーションの高速化
である。モデルの翻訳処理を分散処理するため、翻訳処
理の実行時間は極めて短い。また、分散したモデル情報
を翻訳してモデルに特化したシミュレータを生成するこ
とにより、汎用のシミュレータでは必須となるモデル情
報の読込みと解釈を不要とし、より高速なシミュレーシ
ョンを実行できる。

【００６０】また、ホストコンピュータの様な全体を統
括するプロセッサを必要とせず、ホストコンピュータの
処理のために各プロセッサが無駄な停止をする必要がな
い。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例のシステムブロック図である。

【図２】（Ａ）はシミュレーション対象モデルの一例を
示す図、（Ｂ）はそのシミュレーション実行手続の一例
を示す図である。

【図３】図２（Ａ）の対象モデルの分散例を示す図であ
る。

【図４】シミュレーション対象モデルの他の例を示す図
である。

【図５】シミュレータの構成例を示す図である。

【図６】図１のモデル分散処理３２の動作を示すフロー
チャートである。

【図７】図４のモデルのユニット毎のデータとユニット
間の依存度をテーブルとして示した図である。

【図８】図１の分散パラメータファイル２７の一例を示
す図である。

【図９】（Ａ）はシミュレーションコストの計算式の例
を示す図、（Ｂ）はＶＰＵの場合のシミュレーションコ
ストの計算結果の例を示す図である。

【図１０】（Ａ）は従来の分散論理シミュレータのブロ
ック図、（Ｂ）はその動作フロー図である。

【符号の説明】

１０プロセッサ１１〜１ｎシミュレーションプロセッサ２１論理記述ファイル２２シミュレーション手続ファイル２３モデル記述ファイル２４制御情報ファイル２５結果格納ファイル２６分散モデル情報ファイル３１通信処理３２モデル分散処理３３制御情報生成処理３４結果編集処理３５シミュレータ生成処理４０シミュレータ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06F 17/50 G06F 11/26

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】互いにネットワークで接続され論理シミ
ュレーションを行う複数のシミュレーションプロセッサ
に対して、シミュレーション対象モデルの論理記述を前
記シミュレーションプロセッサに夫々割付けて分散処理
するようにした分散論理シミュレータであって、前記シミュレーションプロセッサの各々に対して前記シ
ミュレーション対象モデルの論理記述を夫々分散して割
当てるモデル分散手段と、このモデル分散結果に基いて前記シミュレーションプロ
セッサの各々に対してシミュレーションの実行手続きを
夫々分散し割当てる実行手続分散手段とを含み、前記モデル分散手段は、前記シミュレーション対象モデ
ルの論理記述を基にこのモデルを構成するユニット毎の
論理規模、シミュレーションに必要なメモリ量を算出す
る手段と、前記論理記述を基に前記ユニット毎のユニッ
ト相互間依存率を算出する手段と、前記シミュレーショ
ンプロセッサの各々の性能を示す性能パラメータ、前記
論理規模、メモリ量及びユニット相互間依存率を基に、
予め定められたコスト算出式に従って前記ユニットの各
コストを算出する手段と、前記ユニット毎に算出コスト
が最小となるシミュレーションプロセッサを求めてこの
シミュレーションプロセッサに対して対応ユニットの論
理記述を割当てる手段とを有し、前記シミュレーションプロセッサの各々が、割当てられ
た分散モデルと分散実行手続きとに従って並行してシミ
ュレーションを実行するように構成され、前記シミュレーションプロセッサの各々に自己のシミュ
レーションの分散実行結果を分散格納する手段を設け、
これ等各シミュレーションプロセッサの分散実行結果の
うち必要な結果を収集して編集可能としたことを特徴と
する分散論理シミュレータ。
【請求項２】前記性能パラメータとして、前記ネット
ワークの通信容量及び通信速度を含むことを特徴とする
請求項１記載の分散論理シミュレータ。