以下是一个示例的并行化矩阵乘法的解决方法，使用了Python中的多线程来实现。

import numpy as np
import threading

def parallel_matrix_multiply(A, B):
    # 确定矩阵A和B的维度
    m, n = A.shape
    p, q = B.shape
    
    # 创建结果矩阵C，大小为m x q，用于存储乘法的结果
    C = np.zeros((m, q))
    
    # 定义一个线程函数，用于计算矩阵乘法的一部分
    def multiply_part(start, end):
        for i in range(start, end):
            for j in range(q):
                for k in range(n):
                    C[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
    
    # 设置线程的数量，根据需要进行调整
    num_threads = 4
    
    # 计算每个线程需要处理的行数
    chunk_size = m // num_threads
    
    # 创建线程列表
    threads = []
    
    # 启动线程进行并行计算
    for i in range(num_threads):
        start = i * chunk_size
        # 最后一个线程处理剩余的行
        end = m if i == num_threads - 1 else (i + 1) * chunk_size
        thread = threading.Thread(target=multiply_part, args=(start, end))
        thread.start()
        threads.append(thread)
    
    # 等待所有线程完成
    for thread in threads:
        thread.join()
    
    return C

# 创建两个矩阵
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
B = np.array([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])

# 调用并行矩阵乘法函数
result = parallel_matrix_multiply(A, B)

# 输出结果矩阵
print(result)

这个示例中，我们首先定义了一个parallel_matrix_multiply函数，它接受两个矩阵A和B作为输入，并返回它们的乘积矩阵C。然后，我们使用多线程来并行计算矩阵乘法的一部分，每个线程负责计算一部分行。最后，我们启动线程并等待它们完成，然后返回结果矩阵C。