以下是一个示例解决方案，使用并行计算的方式计算字符总和：

import multiprocessing

def calculate_sum(start, end, string):
    total = 0
    for i in range(start, end):
        total += ord(string[i])
    return total

def parallel_sum(string):
    num_processes = multiprocessing.cpu_count()
    chunk_size = len(string) // num_processes

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

    # 每个进程计算一部分字符的总和
    results = []
    for i in range(num_processes):
        start = i * chunk_size
        end = start + chunk_size
        if i == num_processes - 1:
            end = len(string)
        result = pool.apply_async(calculate_sum, (start, end, string))
        results.append(result)

    # 收集并汇总每个进程的结果
    total_sum = 0
    for result in results:
        total_sum += result.get()

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

    return total_sum

# 测试
string = "Hello, World!"
sum = parallel_sum(string)
print(f"Total sum: {sum}")

该示例中，首先通过multiprocessing.cpu_count()获取当前系统的 CPU 核心数。然后，根据 CPU 核心数将输入的字符串拆分成多个部分。接下来，使用multiprocessing.Pool创建进程池，并使用apply_async()方法将每个子部分的计算任务提交给进程池中的不同进程。每个进程使用calculate_sum()函数计算子部分的字符总和。最后，通过收集并汇总每个进程的结果，得到最终的字符总和。

请注意，这个示例是在 Python 中使用multiprocessing模块实现的，并行计算字符总和。你可以根据自己的需求进行修改和优化。