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Unter Anwendung weiterer Randbedingungen wie Platzierungsanweisungen und Zeitvorgaben, erfolgt dann letztlich das Verteilen der Funktionsblöcke für den konkreten FPGA. Nach diesem Schritt können konkrete Annahmen über das Laufzeitverhalten gemacht werden (statische Timing-Analyse) und so die Einhaltung zeitlicher Anforderungen, insbesondere der Setz- und Haltezeiten (englisch setup time und englisch hold time), überprüft werden. Zeigt die Analyse Abweichungen (englisch timing violations), muss die Hardwarebeschreibung geändert und das Design neu synthetisiert werden, unter Umständen mehrmals. Danach folgt das Umsetzen in eine Binärdatei (englisch programming file) zum Konfigurieren des FPGAs. Sofern vorgesehen, wird in einem weiteren Schritt eine Binärdatei zum Beladen des Flash-Speichers erzeugt.

FPGAs haben seit ihren Anfängen ihren Anwendungsbereich von der klassischen „Glue-Logic“, also der reinen Verbindungslogik zwischen verschiedenen digitalen Bausteinen, zunehmend erweitert und werden heute auch bei mittleren Stückzahlen für die Realisierung komplexer digitaler Schaltungen bis hin zu kompletten digitalen Systemen eingesetzt. Durch die Rekonfigurierbarkeit von FPGAs direkt beim Endanwender besteht darüber hinaus der wesentliche Vorteil, auf aktuelle technische Entwicklungen reagieren zu können und die digitalen Schaltungen durch Updates anpassen zu können, ohne direkt die zugrundeliegende Hardware der FPGA-Chips verändern zu müssen.

FPGAs werden beispielsweise zur Echtzeit-Verarbeitung von einfachen bis komplexen Algorithmen genutzt, zur digitalen Signalverarbeitung im Rahmen von digitalen Filtern oder zur schnellen Fourier-Transformation. Aber auch Protokoll-Implementierungen wie Teile des Ethernet-MAC-Layers, die Kodierung von digitalen Videosignalen, die Verschlüsselung von Daten und Fehlerkorrekturverfahren sind Anwendungsgebiete.

Besonders in Bereichen, in denen Algorithmen bzw. Protokolle einer schnellen Weiterentwicklung unterliegen, ist die Verwendung rekonfigurierbarer FPGAs statt ASICs angebracht. Die Vorteile sind schnelle Marktreife, die Möglichkeit nachfolgender Fehlerbehebungen, Anpassung an neue Entwicklungen.

Für einige Klassen von Rechenproblemen sind auch FPGA-basierte Parallelcomputer sehr geeignet. Das wahrscheinlich bekannteste Beispiel sind FPGA-Rechner zum Brechen kryptographischer Verfahren, wie dem Data Encryption Standard (DES). Der aus 120 FPGAs bestehende Parallelrechner Copacobana ist ein solcher Parallelcomputer zum Codebrechen.

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