要支持分布式内存，可以使用Python的multiprocessing库来实现并行GADriver。

以下是一个示例代码，展示了如何使用multiprocessing库在分布式环境中运行并行GADriver：

import multiprocessing

from openmdao.drivers.genetic_algorithm_driver import GeneticAlgorithmDriver

def run_ga(index):
    # 在每个进程中创建一个独立的GADriver实例
    driver = GeneticAlgorithmDriver()
    
    # 设置GADriver的相关参数
    driver.population_size = 100
    driver.max_gen = 50
    
    # 运行GADriver
    driver.run()
    
    # 打印每个进程的最优解
    print(f"Process {index}: Best solution: {driver.best_individual}")

if __name__ == "__main__":
    # 创建一个进程池，根据系统的CPU核心数量创建对应数量的进程
    pool = multiprocessing.Pool()
    
    # 启动多个进程来运行GADriver
    # 这里假设有4个进程
    pool.map(run_ga, range(4))
    
    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

在上述示例中，我们使用multiprocessing.Pool创建了一个进程池，然后使用pool.map函数并行地运行了多个GADriver实例。每个进程都会执行run_ga函数，其中创建了一个独立的GADriver实例，并设置相关参数。最后，每个进程打印出自己的最优解。

通过这种方式，我们可以在分布式环境中同时运行多个GADriver实例，从而提高优化的效率。