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文章系统性阐述在不同类型的模型工作台中调大尺寸的路径：先明确尺寸的真实含义（单位、分辨率、网格密度），在项目/场景的全局设置统一修改；随后结合硬件与资源优化（降低批大小、启用混合精度、分块渲染/推理、检查点重计算）确保稳定与性能；最后通过模板、命名规范、队列与配额治理把高分辨率流程固化为可复制的标准。针对CAD/3D、AI图像与机器学习工作台分别给出操作清单与取舍建议，并通过表格对比不同平台的上限与性能影响。文章强调以测试与审计闭环保障质量与可控成本，并预测未来将以动态尺寸自适应与策略化治理为方向。