是的，Gluon 支持分布式計算。Gluon 提供了 `gluon.contrib.estimator` 模塊，其中包含了用于在分布式環境下進行訓練和推理的工具和函數。通過 Gluon 的分布式計算支持，可以實現在多個 GPU 或多臺機器上加速深度學習模型的訓練。
一些主要的分布式計算功能和概念包括：
1. Parameter Server 分布式策略：Gluon 支持 Parameter Server（PS）分布式策略，可以將參數存儲在獨立的服務器上，通過異步或同步方式進行參數更新。
2. Data Parallel 分布式策略：在 Data Parallel 策略中，每個工作節點都有完整的模型副本，每個節點負責處理不同的數據切片，然后同步更新參數。
3. Hybrid 分布式策略：結合了 Parameter Server 和 Data Parallel 策略，既允許將參數存儲在獨立的服務器上，又允許每個節點有完整的模型副本。
通過這些分布式計算策略，Gluon 可以幫助用戶有效地利用多個計算資源，加速深度學習模型的訓練過程。
