一种解决方法是使用并行计算框架，如Python的multiprocessing模块或Java的ExecutorService框架。以下是使用Python的multiprocessing模块的示例代码：

import multiprocessing

# 定义一个需要并行计算的函数
def calculate_square(number):
    return number ** 2

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个进程池，根据CPU核心数量决定进程数
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 定义要计算的多个值
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

    # 使用进程池并行计算每个值的平方
    results = pool.map(calculate_square, numbers)

    # 打印结果
    print(results)

上述代码中，首先定义了一个需要并行计算的函数calculate_square，它接受一个参数并返回该参数的平方。然后，在主程序中创建了一个进程池pool，该进程池的进程数量会根据CPU核心数量自动确定。接下来，定义了要计算的多个值的列表numbers。最后，使用进程池的map函数并行计算每个值的平方，并将结果存储在results列表中。最终，打印出结果。

注意：在使用multiprocessing模块时，需要将主程序的代码放在if __name__ == '__main__':条件下，以确保子进程能够正确运行。