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

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。 3DGS的规模应用瓶颈 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 。 非羊 整理自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 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 ...