PyTorch在Ubuntu上的并行计算能力非常强大，特别是在GPU加速方面表现出色。以下是关于PyTorch在Ubuntu上并行计算能力的一些关键点：
torch.nn.DataParallel和torch.nn.parallel.DistributedDataParallel实现。DataParallel适用于单机多卡，而DistributedDataParallel适用于多机多卡场景，能够显著提高训练速度。torch.cuda.amp模块来实现自动混合精度训练。torch.utils.data.DataLoader的num_workers参数实现多线程数据加载，减少I/O瓶颈，提高数据加载效率。torch.compile()后，163个开源模型的训练速度提高了38%-76%。。python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"来验证PyTorch是否能够检测到GPU。。PyTorch在Ubuntu上的并行计算能力得益于其优化的C++后端和动态计算图，以及社区提供的各种优化策略和工具。无论是进行深度学习研究还是生产应用，PyTorch都能提供高效的解决方案。。
