Este documento se centra en un modelo de regresión semiparamétrico de alta dimensión en el que se utiliza un modelo parcialmente lineal para la parte paramétrica y se emplea el enfoque de funciones de base B-spline para estimar la función desconocida de la parte no paramétrica. Dentro del marco de este modelo, se investiga la estimación de mínimos cuadrados restringidos y se utiliza el método de multiplicadores de dirección alternativos (ADMM) para resolver el modelo. Se demuestra la convergencia bajo ciertas condiciones. Finalmente, se realizan simulaciones numéricas y se aplican a los datos salariales de los trabajadores de CPS85. Los resultados muestran que el algoritmo ADMM es muy efectivo para resolver modelos parcialmente lineales de alta dimensión.