Torch异步计算技术在深度学习中的应用主要体现在分布式训练和模型优化方面。
在分布式训练方面，Torch提供了多种异步计算方式，比如使用多个GPU同时进行训练。这样可以加快训练速度，提高模型的训练效率。同时，Torch也支持多个计算节点之间的异步通信，从而实现分布式训练。
在模型优化方面，Torch提供了异步优化算法，比如异步随机梯度下降（ASGD）等。这些算法可以在多个计算节点上同时进行模型参数的更新，从而加快模型的收敛速度，提高模型的泛化能力。
总的来说，Torch的异步计算技术在深度学习中的应用可以帮助加快训练速度，提高模型的性能，同时也可以实现大规模分布式训练，从而应对复杂的深度学习任务。