程序并行是一种编程技术，它允许在多个处理器或核心上同时执行任务，从而提高程序的执行速度和效率。以下是一些常见的程序并行方法：

  1. 多线程：多线程是最基本的并行方法之一。每个线程可以独立地执行一个任务，共享进程的资源。在Python中，可以使用threading模块来实现多线程。

  2. 多进程：多进程是另一种并行方法，每个进程都有自己的内存空间和资源。在Python中，可以使用multiprocessing模块来实现多进程。

  3. 异步编程：异步编程是一种非阻塞的并行方法，它允许程序在等待某些操作完成时继续执行其他任务。在Python中，可以使用asyncio库来实现异步编程。

  4. 并行计算框架：有许多成熟的并行计算框架可以帮助开发者更容易地实现并行计算，如OpenMP、MPI、CUDA等。这些框架通常提供了高级的并行抽象，使得开发者可以专注于编写计算密集型代码，而无需关心底层的并行实现细节。

  5. 分布式计算：分布式计算是一种将计算任务分配到多个计算机上的方法。在Python中，可以使用Dask库来实现分布式计算。

  6. GPU加速：对于某些计算密集型任务，可以使用GPU来加速计算。Python中有一些库，如CuPy和TensorFlow，可以方便地实现GPU加速。

在选择并行方法时，需要考虑任务的性质、硬件资源、编程语言等因素。例如，对于I/O密集型任务，多线程可能是一个更好的选择；而对于计算密集型任务，多进程或GPU加速可能更合适。