是的，Gluon 支持分布式计算。Gluon 提供了 `gluon.contrib.estimator` 模块，其中包含了用于在分布式环境下进行训练和推理的工具和函数。通过 Gluon 的分布式计算支持，可以实现在多个 GPU 或多台机器上加速深度学习模型的训练。
一些主要的分布式计算功能和概念包括：
1. Parameter Server 分布式策略：Gluon 支持 Parameter Server（PS）分布式策略，可以将参数存储在独立的服务器上，通过异步或同步方式进行参数更新。
2. Data Parallel 分布式策略：在 Data Parallel 策略中，每个工作节点都有完整的模型副本，每个节点负责处理不同的数据切片，然后同步更新参数。
3. Hybrid 分布式策略：结合了 Parameter Server 和 Data Parallel 策略，既允许将参数存储在独立的服务器上，又允许每个节点有完整的模型副本。
通过这些分布式计算策略，Gluon 可以帮助用户有效地利用多个计算资源，加速深度学习模型的训练过程。