在处理大型数据集时，可以使用并行化来加速Numpy函数的迭代。下面是一个解决方案的代码示例：

import numpy as np
from multiprocessing import Pool

# 定义一个需要并行化的函数
def my_function(x):
    # 执行一些复杂的计算
    return np.mean(np.sqrt(x))

# 创建一个大型数据集
data = np.random.rand(1000000)

# 定义并行化函数
def parallelize(data, func):
    # 获取CPU核心数量
    num_cores = multiprocessing.cpu_count()

    # 分割数据集
    data_split = np.array_split(data, num_cores)

    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool(num_cores)

    # 在进程池中并行化函数迭代
    result = np.concatenate(pool.map(func, data_split))

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

    return result

# 使用并行化函数迭代执行my_function
result = parallelize(data, my_function)

在上面的示例中，首先定义了一个需要并行化的函数my_function，它接受一个参数x并执行一些复杂的计算。然后，创建一个大型的数据集data。

接下来，定义了一个parallelize函数，它接受数据集和需要并行化的函数作为参数。在该函数中，首先获取CPU核心数量，并将数据集分割为多个部分，以便在每个核心上并行化执行函数。然后，创建一个进程池，利用map函数在进程池中并行化执行函数迭代。最后，将每个核心的结果合并为最终的结果。

最后，使用parallelize函数传入数据集和需要并行化的函数来执行函数迭代，并将结果存储在result变量中。

这个解决方案使用了Python的multiprocessing模块来实现并行化。它能够充分利用多核处理器的优势，加速大型Numpy函数的迭代。