单卡训练1亿高斯点，重建25平方公里城市：3DGS内存墙被CPU「外挂」打破了

3DGS的规模应用瓶颈 想用3D高斯泼溅（3DGS）重建一座城市？ 过去，这往往意味着一套昂贵的GPU集群。如今，研究人员给出了另一种答案：一张RTX 4090，加上足够大的CPU内存，也可以完成城市级3D重建。 来自纽约大学的研究团队在ASPLOS 2026上提出了名为 CLM（CPU-offloaded Large-scale 3DGS training）的系统。该工作通过将3D高斯泼溅训练中占用显 存最多的参数转移到CPU内存中，使单张消费级显卡也能训练上亿规模的高斯点模型，为大场景神经渲染显著降低了硬件门槛。 3D高斯泼溅（3DGS）因其高质量渲染效果和极高的渲染速度，已成为神经渲染领域的重要技术路线。然而，当研究人员尝试将其用于城市街区、大型室 内空间等复杂场景时，问题很快显现出来——GPU显存成为最直接、也最难解决的瓶颈。 一个高精度的3DGS模型通常包含数千万乃至上亿个高斯点。每个高斯点包含位置、形状、颜色和不透明度等数十个可学习参数，训练过程中还需同时保 存梯度和优化器状态。研究人员指出，即便是RTX 4090这样的24GB显存显卡，也只能容纳约一两千万个高斯点的完整训练状态，远不足以覆盖城市 ...