训练CFD代理模型的高效3D数据采样策略

训练计算流体动力学（CFD）代理模型时，数据采样策略与LLM或图像截然不同。由于每个样本都是包含数百万个点的庞大点云，直接加载原始数据并丢弃99%的点极其耗时。为提升训练效率，业界建议采用两级数据采样方法，并结合内存映射、锁定内存以及带有重用的伪随机采样等技巧，以有效克服大规模3D数据集的数据加载成本瓶颈。

2026-08-12 ~ 2026-08-12 · 2 条相关