是的，PyTorch支持并行計算，它利用了現代計算機硬件（如多核CPU、GPU和分布式集群）的并行處理能力來加速深度學習模型的訓練和推理。
在PyTorch中，有兩種主要的并行計算方式：
除了這兩種主要的并行計算方式外，PyTorch還支持其他并行化技術，如多線程、異步執行和混合精度訓練等。這些技術可以進一步提高PyTorch的性能和效率。
需要注意的是，為了充分利用并行計算的優勢，需要正確地配置PyTorch環境，包括選擇合適的硬件、安裝必要的庫和驅動程序、編寫高效的代碼等。
