Mit dem Las Vegas Reconstruction Toolkit (LVR) der Universität Osnabrück lassen sich aus 3D-Punktwolken Polygonnetze erzeugen. Wenn besonders große Punktwolken bearbeitet werden, kann es passieren, dass die benötigten Daten nicht mehr in den Hauptspeicher eines Desktop-PCs passen. Selbst wenn der Hauptspeicher ausreichend groß ist, dauert die Rekonstruktion von Scans mit mehreren hundert Millionen Datenpunkten mehrere Stunden. Um also große, hochaufgelöste 3D-Scans zu verarbeiten, wird oft die Anzahl der Punkte reduziert. Dies ist jedoch mit einem Detailverlust verbunden. Mit Hilfe von High Performance Computing Clustern, Rechnerverbunde welche mehrere hundert CPU Kerne haben, kann man die Rekonstruktion parallel durchführen, wodurch sich die Dauer der Rekonstruktion verkürzt. Wir haben das LVR-Toolkit dahingehend erweitert, dass die Daten nicht mehr durchgehend im Hauptspeicher vorhanden sein müssen und verteilt auf den vorhandenen Rechneneinheiten im Clusterrechner verarbeitet werden. Im Rahmen des Vortrags präsentieren wir das Verfahren zur verteilten Rekonstruktion und gehen insbesondere auf die algorithmischen Probleme beim Zusammensetzen der parallel berechneten Teilrekonstruktionen ein. Die erfolgreiche Implementierung in Bezug auf Rekonstruktionsqualität, Skalierbarkeit mit Anzahl der zur Verfügung stehenden Prozessoren und Speicherverwaltung wird anhand von mehreren hochaufgelösten räumlich ausgedehnten Datensätzen demonstriert.