在处理大数时，由于计算量较大，而且计算过程中可能存在数据依赖关系，因此并行实现可能会导致效率降低。这是因为并行实现需要将任务分解为多个子任务，并通过多个线程或进程同时执行这些子任务，但由于数据依赖关系的存在，会导致多个线程或进程需要等待其他线程或进程完成某些计算结果才能继续执行，从而降低了整体的计算效率。

为了解决这个问题，可以采用以下几种方法：

1. 数据分块：将大数分解为多个小数进行并行处理。例如，将一个大整数分解为多个小整数，每个小整数独立进行计算，最后将结果合并。这样可以减小并行计算过程中的数据依赖，提高整体计算效率。

2. 并行优化算法：通过优化算法，减小并行计算过程中的数据依赖关系。例如，通过改进算法，减少或消除循环依赖，减小计算量等，从而提高并行计算效率。

3. 异步计算：将一部分计算任务放在后台进行，并行执行其他计算任务。例如，可以使用异步编程模型，将一部分计算任务放在异步线程中进行计算，同时主线程继续执行其他计算任务。这样可以减小计算过程中的等待时间，提高整体计算效率。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何在处理大数时，通过数据分块的方式进行并行计算：

import multiprocessing

def calculate_chunk(chunk):
    result = 0
    for num in chunk:
        result += num
    return result

def parallel_calculation(numbers, num_chunks):
    pool = multiprocessing.Pool()
    chunk_size = len(numbers) // num_chunks
    chunks = [numbers[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(numbers), chunk_size)]
    results = pool.map(calculate_chunk, chunks)
    pool.close()
    pool.join()
    return sum(results)

if __name__ == '__main__':
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    num_chunks = 2
    result = parallel_calculation(numbers, num_chunks)
    print("Result:", result)

在上述代码中，首先将大数列表(numbers)分成两个小数块，然后通过多个进程并行计算这两个小数块的和，最后将各块的结果相加得到最终结果。这样可以减小了并行计算过程中的数据依赖关系，提高了计算效率。