研究人员提出了一种分布式跨通道分层聚合方法（D-CHAG），有效解决了多通道数据集的内存瓶颈和计算效率问题。该方法在高光谱成像和天气预测任务中表现优异，内存占用降低75%，吞吐量提升超过2倍。