PyTorch提供了一些用于分布式訓練的功能，主要包括以下幾個方面：
多GPU訓練：PyTorch可以利用多個GPU來加速訓練過程。通過torch.nn.DataParallel模塊可以很方便地在多個GPU上并行地訓練模型。
分布式數據并行：PyTorch支持使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel進行分布式數據并行訓練，可以在多臺機器上同時訓練模型。
分布式計算：PyTorch提供了torch.distributed包，可以實現分布式計算和通信，包括多進程通信、分布式同步等功能。
分布式優化：PyTorch還提供了一些分布式優化算法，如分布式SGD、分布式Adam等，可以在分布式環境中更高效地訓練模型。
總的來說，PyTorch提供了完善的分布式訓練功能，可以很方便地在多GPU或多機器環境中訓練大規模模型。
