并行转换AST是指将代码的抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST）并行转换为其他形式的过程。下面是一个解决方法的示例：

1. 并行化AST转换任务：将代码的AST转换任务分解为多个子任务，并行处理这些子任务，以提高转换的效率。

import multiprocessing

def parallel_transform_ast(code):
    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 将代码分割成多个子任务
    tasks = split_code_into_tasks(code)

    # 并行处理每个子任务
    transformed_asts = pool.map(transform_ast, tasks)

    # 合并转换后的AST
    merged_ast = merge_transformed_asts(transformed_asts)

    return merged_ast

def split_code_into_tasks(code):
    # 将代码分割成多个子任务
    # ...

def transform_ast(code):
    # 将代码的AST转换为其他形式
    # ...

def merge_transformed_asts(transformed_asts):
    # 合并转换后的AST
    # ...

# 测试代码
code = """
# 代码示例
def add(a, b):
    return a + b
"""
parallel_transform_ast(code)

在上述示例中，parallel_transform_ast函数接受一段代码作为参数，并将其转换为AST。首先，代码被分割成多个子任务，每个子任务包含一部分代码。然后，使用进程池并行处理每个子任务，每个任务在不同的进程中进行。每个子任务的转换结果被收集并最终合并为一个整体的AST。

注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行修改和优化。另外，具体的代码细节（如AST的转换方式、代码的分割方式等）需要根据实际情况进行实现。