PyTorch在Ubuntu上的并行计算优势主要体现在以下几个方面：
多GPU加速：PyTorch通过torch.nn.DataParallel和torch.nn.parallel.DistributedDataParallel等模块，可以轻松实现多GPU并行计算，显著提升深度学习模型的训练速度和效率。
分布式训练：PyTorch支持分布式训练，允许用户在多台机器上分布式地训练模型，从而处理更大规模的数据集和更复杂的模型。
高效的数据并行：数据并行是将模型和数据分布在多个GPU上进行训练，而模型并行则是将模型的不同部分放在不同的GPU上进行训练。PyTorch提供了简单易用的API来实现这两种并行策略。
易用性：PyTorch提供了简洁的API和工具，使得并行计算的配置和实施变得简单快捷。例如，使用conda安装PyTorch和CUDA，通过简单的代码即可实现并行计算。
性能优化：PyTorch支持多种性能优化技术，如混合精度训练、FP8加速等，进一步提高训练速度和效率。
社区支持：PyTorch拥有活跃的社区，提供了丰富的资源和工具，帮助用户解决并行计算中遇到的问题。
通过这些优势，PyTorch在Ubuntu上能够高效地处理大规模深度学习任务，成为研究和生产环境中的首选框架。