Add bootstrap step for machines without conda or the upstream clone

SETUP.md sent a fresh machine straight to setup_env.sh, which calls conda and
builds inside ~/sum-parts. Neither exists on a clean box, so the first command
failed. This repo only carries our scripts; the benchmark itself is a separate
clone.

bootstrap.sh installs miniconda into $HOME (no sudo), clones
tudelft3d/SUM-Parts-Benchmarks, and reports whether the GPU has room for the
paper's voxel_max=64000 (~16.5 GB). Idempotent - an existing install or clone
is reported and left alone.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>

SETUP.md

@@ -13,8 +13,18 @@ RTX 3090(24GB) 머신에서 SUM Parts + PointVector 학습을 재현하는 절
 |---|---|
 | OS | Windows + WSL2 (Ubuntu 22.04) 또는 네이티브 Linux |
 | GPU | RTX 3090 24GB, 드라이버가 WSL에서 인식될 것 |
-| 디스크 | 40GB 이상 여유 (데이터 13GB + 환경 + 체크포인트) |
+| 디스크 | **35GB 이상 여유** |
 | 계정 | HuggingFace 계정 (데이터 게이트 수락에 필요) |
+| 도구 | `git`, `curl` (sudo는 불필요) |
+
+디스크 내역 — 전부 이 절차가 만들어낸다:
+
+| 항목 | 크기 |
+|---|---|
+| miniconda + 환경 | 12 GB |
+| 업스트림 소스 | 1.7 GB |
+| 데이터셋 (아카이브 포함) | 18 GB |
+| 체크포인트·로그 | 1.5 GB |
 
 WSL이면 `nvidia-smi`가 WSL 안에서 GPU를 보여야 한다. 안 보이면 여기서 멈추고 드라이버부터.
 
@@ -42,10 +52,28 @@ grep -rl '/mnt/d/MYCLAUDE_PROJECT/sum-parts-test/scripts' scripts/ \
 
 ---
 
-## 2. 환경 구축 (약 40분)
+## 2. 환경 구축 (약 50분)
+
+먼저 부트스트랩. **새 머신에는 miniconda도 업스트림 소스도 없다** —
+이 레포에는 우리 스크립트만 들어 있고, 벤치마크 본체는 별도 clone이 필요하다.
 
 ```bash
-bash scripts/setup_env.sh          # conda + CUDA 11.8 + torch 2.0.1
+bash scripts/bootstrap.sh          # miniconda 설치 + 업스트림 clone + GPU 확인
+```
+
+이게 만드는 것:
+
+| 경로 | 내용 | 크기 |
+|---|---|---|
+| `~/miniconda3` | conda (sudo 불필요, $HOME에 설치) | 0.5 GB |
+| `~/sum-parts` | [SUM-Parts-Benchmarks](https://github.com/tudelft3d/SUM-Parts-Benchmarks) clone | 1.7 GB |
+
+부트스트랩 끝에 GPU 용량을 찍어준다. **24GB면 `voxel_max=64000` 가능**하다고 알려준다.
+
+이어서 환경:
+
+```bash
+bash scripts/setup_env.sh          # conda env + CUDA 11.8 + torch 2.0.1
 bash scripts/setup_pointnext.sh    # 의존성 + CUDA 확장 5종 빌드
 ```