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Ubuntu下PyTorch的并行计算能力较强，可通过以下方式实现高效并行计算：
- GPU加速：安装CUDA和cuDNN后，使用
.cuda()将模型和数据转移至GPU，利用GPU的并行计算能力显著提升训练速度。 - 混合精度训练：通过
torch.cuda.amp实现自动混合精度，减少内存占用并加速训练。 - 数据并行：使用
torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（DDP）将数据拆分到多个GPU并行处理，DDP更适合多机多卡场景。 - 模型并行：将模型拆分到不同GPU，适用于大模型训练，需注意GPU间通信开销。
- 分布式训练：通过
torch.distributed模块实现多机多卡分布式训练，支持多种后端（如NCCL）。
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