并行埃拉托斯特尼筛法是一种用于找到小于给定数值的所有质数的算法。它通过从2开始，逐渐筛选掉所有的倍数，最终得到一组质数。下面是一个使用Python编写的并行埃拉托斯特尼筛法的示例代码：

import multiprocessing

def sieve_parallel(n):
    primes = []
    is_prime = [True] * (n+1)

    # 使用并行处理来加速筛选过程
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        for i in range(2, int(n**0.5)+1):
            if is_prime[i]:
                primes.append(i)

                # 并行处理筛选倍数
                multiples = range(i*i, n+1, i)
                is_prime = pool.map(mark_false, multiples)

    # 收集剩余的质数
    for i in range(int(n**0.5)+1, n+1):
        if is_prime[i]:
            primes.append(i)

    return primes

def mark_false(num):
    return False

n = 100
primes = sieve_parallel(n)
print("Primes smaller than", n, "are:", primes)

在上面的代码中，我们首先创建了一个用于存储质数的列表primes，以及一个布尔类型的列表is_prime，用于标记每个数字是否为质数。然后，我们使用并行处理的方法进行筛选。我们使用multiprocessing.Pool()创建了一个进程池，然后使用pool.map()方法并行地标记出所有倍数。最后，我们收集剩余的质数并返回结果。

需要注意的是，并行处理的效果取决于处理器的核心数和输入的规模。对于较小的输入规模，串行处理可能更快。同时，需要确保在使用并行处理时没有共享数据的冲突。