GSI Technology, Inc. a annoncé une commande initiale d'Elta System Ltd. pour le développement d'un système d'accélération du traitement d'images de radar à ouverture synthétique (SAR) utilisant la technologie APU (Associative Processing Unit) de GSI. La technologie APU est idéale pour les missions d'observation SAR nécessitant des solutions en temps quasi réel (NRT) et une puissance de traitement plus élevée pour utiliser l'algorithme Fast Back Projection (FBP). La FBP est optimale pour le traitement des données d'image SAR, permettant une haute résolution au sol à diverses portées et fréquences. Cependant, les coûts prohibitifs dus aux exigences élevées en matière de calcul de l'algorithme FBP sur un CPU ou un GPU limitent son utilisation. Grâce à sa vitesse de traitement élevée, à sa grande précision et à sa faible consommation d'énergie, l'architecture de la puce APU de GSI libère le potentiel des algorithmes pratiques comme le FBP. Exécutée sur la puce APU, l'application GSI SAR peut utiliser l'algorithme FBP pour construire les images d'ouverture synthétique à partir d'un réseau d'impulsions d'entrée. L'APU de GSI permet d'améliorer considérablement les performances et de construire des images SAR de qualité supérieure. Avec l'APU, le traitement NRT passe de quelques minutes à quelques secondes, ce qui réduit considérablement le délai de livraison des images et des données. L'APU propose également des capacités de traitement embarquées et des coûts informatiques considérablement réduits. La plateforme APU de GSI offre une puissance de traitement parallèle améliorée, comme un cluster de superordinateurs. Pour des performances et une redondance accrues, l'architecture évolutive permet d'installer plusieurs cartes sur différents serveurs, avec la possibilité d'empiler les serveurs et d'apporter une capacité en temps réel aux processus de calcul intensif qui prennent beaucoup de temps. Le GSI a montré dans des comparaisons pour une image SAR de grande surface en une seconde à haute résolution que l'APU utilise en moyenne 93 % moins d'énergie que les systèmes CPU ou GPU.