Ubuntu上PyTorch的并行计算能力较强，支持多GPU和分布式训练，可显著提升计算效率，具体如下：

• 多GPU支持：可通过torch.nn.DataParallel（单机多卡，数据并行）和torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（支持单机多卡、多机多卡，官方推荐）实现模型并行计算，充分利用多GPU算力。
• 分布式训练工具：提供torchrun（轻量级，适合简单分布式场景）、deepspeed（支持大规模模型、零冗余优化等高级功能）、accelerate（简化Hugging Face模型分布式训练）等工具，满足不同规模和需求的并行计算。
• 性能优化：可通过混合精度训练（torch.cuda.amp）、数据加载优化（多线程DataLoader）、通信优化（如RingAllReduce算法）等提升并行计算效率。