Ubuntu上PyTorch的并行計算能力較強，支持多GPU和分布式訓練，可顯著提升計算效率，具體如下：
torch.nn.DataParallel（單機多卡，數據并行）和torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（支持單機多卡、多機多卡，官方推薦）實現模型并行計算，充分利用多GPU算力。torchrun（輕量級，適合簡單分布式場景）、deepspeed（支持大規模模型、零冗余優化等高級功能）、accelerate（簡化Hugging Face模型分布式訓練）等工具，滿足不同規模和需求的并行計算。torch.cuda.amp）、數據加載優化（多線程DataLoader）、通信優化（如RingAllReduce算法）等提升并行計算效率。
