OlmoEarth 平臺：面向行星級規模的地理空間推論基礎設施
為何重要
此平臺解決了環境應用領域普遍缺乏能夠管理複雜工作流程（資料標註、微調、推理）的工程人才與基礎設施痛點，證明瞭透過分散式架構有效管理高 I/O 密度與雲端運算資源是可行的。這對產業意義在於展示瞭如何利用開源標準與索引系統來解決衛星資料複雜的存取與投影問題，為未來大型地學科學計算與氣候風險管理的基礎設施建設提供了重要參考範例。
Ai2 推出了 OlmoEarth Platform，這是一套專為地球觀測模型提供大規模推論基礎設施的解決方案，旨在讓政府與非營利組織（如監測森林砍伐、評估野火風險）能更經濟、有效地應用衛星資料。
- 模型預訓練自約 10 TB 的多模態衛星資料；使用該平臺執行大規模推論的成本約為每平方公里幾美分。
- 推論流程被拆解為三個階段（CPU 負責高 I/O 資料擷取與預處理、GPU 負責模型計算、CPU 負責切片後處理），以最大化硬體利用率。
- 平臺在處理北美野火風險地圖任務中，峰值運用了約 19,600 個 CPUs 和 994 個 GPUs，將原本估計的 4,737 小時串列運算時間縮短至約 30.5 小時，取得約 155 倍的加速效果。