在当今的数据科学领域，处理和分析复杂数据模型的需求日益增长。OpenUSD，即Universal Scene Description，提供了一个多功能且可扩展的平台，用于管理和处理这些复杂的数据模型。它能够表示各种数据类型，并在不同领域增强数据集。本文将探讨数据科学家应该了解的OpenUSD知识，以及它如何增强他们的工作流程。
OpenUSD引入了统一的数据模型，允许数据科学家高效地表示和操作复杂的3D数据结构。使用USD，对象数据可以被组织成层次化的场景图。这种层次结构在处理大规模数据集或复杂的数据依赖关系时特别有用。
进入OpenUSD生态系统还使得数据的共享和重用变得容易。OpenUSD中的数据源可以更容易地集成到一个聚合视图中，该视图可以包含来自其他文件格式的内容。
USD文件格式插件提供了一种方式，可以在保持现有数据集当前格式的同时，利用OpenUSD的强大功能。文件格式插件可以实时读取并翻译文件格式为OpenUSD数据。例如，在3D数据科学中，Wavefront OBJ文件用于3D网格数据非常流行，并且有大量数据集使用此格式。通过使用Adobe最近开源的OBJ文件格式插件，可以引用现有的OBJ数据，并在OpenUSD中组合它，以添加或覆盖属性或用于场景组装。
OpenUSD在可组合的场景描述方面表现出色。这主要体现在两个方面：场景聚合和渐进式细化或增强。场景聚合涉及引用来自不同来源的许多3D资产，并以非破坏性的方式将它们组装成一个更大的场景。可以对引用的3D资产进行更改，组装的场景也会相应地进行更改。渐进式细化允许从粗略的、信息量少的资产开始，然后逐步并以非破坏性的方式添加细节或更改参数，从而从粗略到精细地进一步细化它。
OpenUSD的Hydra框架为数据科学家提供了创建自定义数据处理和分析流水线的能力。Hydra允许将业务逻辑实现为可定制的运行时场景索引链。这种数据处理与特定运行时环境的解耦使得数据科学家能够在自己的数据科学工作流程中利用USD的强大功能。
OpenUSD的一个关键优势是其可扩展性。数据科学家可以通过创建自己的场景委托和渲染委托来扩展OpenUSD的功能。这意味着任何能够回答场景委托所服务的查询的场景图都可以使用，提供了在集成多样化数据源和格式方面的灵活性。
OpenUSD还通过自定义模式进行扩展。当数据科学家开始将他们数据模型中的概念映射到OpenUSD时，他们可能会发现并不是每个概念都能直接映射，并且将概念翻译为OpenUSD中现有的概念可能并不合适。当数据科学家识别出概念数据映射的空白时，他们可以将新概念正式化为可以立即利用的新模式。
Hydra 2.0将OpenUSD的能力提升到了一个新的水平，通过引入场景索引的程序化处理。这允许数据科学家通过多个流水线步骤处理场景索引链，从而实现更复杂和可定制的工作流程。有了Hydra 2.0，数据科学家可以迭代和优化他们的流水线，使尝试不同的数据处理技术变得更加容易。场景索引插件也是可移植的，因此可以在OpenUSD应用程序之间共享它们的模块化业务逻辑。
OpenUSD为数据科学家提供了一个强大且多功能的框架，用于管理和处理复杂的数据模型。它的统一数据模型、可扩展性和通用性使其成为数据科学工作流程和流水线中不可或缺的框架。通过在Hydra 2.0中的常见数据建模和运行时内核的可扩展性，OpenUSD使数据科学家能够高效地处理和分析大规模数据集，实现更快、更可扩展的计算。作为数据科学家，探索和利用像OpenUSD这样的工具对于释放数据驱动努力的全部潜力至关重要。
越来越多的工具和应用程序已经支持OpenUSD的导入和导出。开发者可以在NVIDIA的OpenUSD文档中学习如何为他们的应用程序添加OpenUSD支持，该文档包括第一步、指导学习和技术参考以开始。