Como uno de los pasos clave en el procesamiento de datos de detección y medición de luz en el aire (LiDAR), el filtrado a menudo consume una gran cantidad de tiempo y memoria física. Los algoritmos secuenciales convencionales suelen ser ineficientes en el filtrado de nubes de puntos masivas, debido a su alto costo computacional y a los cuellos de botella de Entrada/Salida (I/O). El filtro de densificación progresiva de TIN (Red Irregular Triangulada) (PTD) es un método iterativo comúnmente empleado que consiste principalmente en la generación de TIN y las funciones de juicio. Sin embargo, una mejor calidad del proceso progresivo viene a costa de un aumento en el tiempo de computación. Afortunadamente, es posible aprovechar las instalaciones de computación multinúcleo de última generación para acelerar esta tarea intensiva en computación. En este artículo se propone un marco de transmisión para filtrar nubes de puntos encapsulando el filtro PTD en unidades de computación independientes. A través de la superposición de múltiples unidades de computación y los eventos de I/O, la eficiencia del método propuesto se mejora considerablemente. Más importante aún, este marco es adaptable a muchos filtros. Los experimentos sugieren que el PTD de transmisión propuesto (SPTD) es capaz de mejorar el rendimiento del procesamiento de nubes de puntos masivas y aliviar los cuellos de botella de I/O. Los experimentos también demuestran que este SPTD permite el procesamiento rápido de nubes de puntos masivas con mejor adaptabilidad. En un entorno de 12 núcleos, el SPTD logra una aceleración de 7.0 al filtrar 249 millones de puntos.