PyTorch提供了一些用于分布式训练的功能，主要包括以下几个方面：
多GPU训练：PyTorch可以利用多个GPU来加速训练过程。通过torch.nn.DataParallel模块可以很方便地在多个GPU上并行地训练模型。
分布式数据并行：PyTorch支持使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel进行分布式数据并行训练，可以在多台机器上同时训练模型。
分布式计算：PyTorch提供了torch.distributed包，可以实现分布式计算和通信，包括多进程通信、分布式同步等功能。
分布式优化：PyTorch还提供了一些分布式优化算法，如分布式SGD、分布式Adam等，可以在分布式环境中更高效地训练模型。
总的来说，PyTorch提供了完善的分布式训练功能，可以很方便地在多GPU或多机器环境中训练大规模模型。