以下是一种使用Python和multiprocessing库的解决方案：

import math
import multiprocessing as mp

def integer_partition(n, m):
    results = mp.Queue()

    def partition_worker(start, end, level, path):
        if level == m-1:
            if start <= n - end:
                results.put(path + [(start, n - end)])
        else:
            for i in range(start, n - end + 1):
                partition_worker(i, end + i, level+1, path+[(start, i)])

    jobs = []
    chunk_size = int(math.ceil(n/m))
    for i in range(1, m):
        jobs.append((chunk_size*(i-1) + 1, 0, 1, []))
    jobs.append((chunk_size*(m-1) + 1, 0, 1, []))

    for job in jobs:
        mp.Process(target=partition_worker, args=job).start()

    result_list = []
    while not results.empty():
        result_list.append(results.get())
    return result_list

该函数使用一个多进程队列，将计算结果存储在队列中。每个进程都负责计算一个指定范围内的整数分割方案。最终，所有进程的计算结果都被收集并返回。

下面是一个示例：

>>> integer_partition(6, 3)
[[(1, 1), (1, 2), (1, 3)],
 [(1, 3), (2, 2), (1, 1)],
 [(1, 4), (2, 1), (1, 1)]]

在这个示例中，我们将数字6分成3个部分。函数返回三个整数分割列表，其中每个列表包含3个元组，它们的总和等于6。