Ubuntu与PyTorch的并行计算能力分析可从系统支持、硬件配置、软件实现及性能优化等方面展开，具体如下：
apt包管理器可便捷安装NVIDIA驱动、CUDA Toolkit和cuDNN库，为并行计算奠定基础。DataParallel和DistributedDataParallel。在Ubuntu环境下，可通过简单代码实现多GPU数据并行或模型并行，例如使用torch.nn.DataParallel包装模型，即可自动将输入数据分割到不同GPU上进行计算。CUDA_VISIBLE_DEVICES）指定使用的GPU设备，还可利用NCCL库优化多GPU通信，减少数据传输延迟，提升并行计算效率。
