软件方法提高并行主要涉及到优化算法、改进数据结构、利用多核处理器和分布式系统等策略。以下是一些具体的方法：

  1. 并行化算法：
  2. 选择适合并行化的算法，如分治算法、流水线算法、MapReduce等。

  3. 将问题分解为多个子任务，分配给不同的处理单元同时执行。

  4. 数据结构优化：

  5. 使用支持并行操作的数据结构，如并发队列、并发哈希表等。

  6. 优化数据访问模式，减少锁竞争和通信开销。

  7. 多核处理器利用：

  8. 利用CPU的多核心特性，通过线程池、任务调度等方式实现任务的并行执行。

  9. 使用SIMD（单指令多数据）指令集加速计算密集型任务。

  10. 分布式系统：

  11. 构建分布式计算环境，将计算任务分散到多个计算节点上执行。

  12. 利用消息传递接口（MPI）、共享内存协议等技术实现节点间的通信和协作。

  13. 并行编程框架：

  14. 使用成熟的并行编程框架，如OpenMP、MPI、CUDA、OpenCL等，简化并行程序的开发。

  15. 利用框架提供的并行抽象和库函数，实现高效的并行计算。

  16. 性能调优：

  17. 对并行程序进行性能分析，找出性能瓶颈和热点。

  18. 使用性能分析工具和优化技术，如循环展开、缓存优化、内存管理等，提高程序的并行效率。

  19. 容错与负载均衡：

  20. 设计容错机制，确保并行系统在部分组件失败时仍能继续运行。

  21. 实现负载均衡策略，合理分配任务和资源，避免某些节点过载而其他节点空闲。

  22. 异构计算：

  23. 利用GPU、FPGA等异构计算资源，加速并行计算任务。
  24. 开发和优化混合并行策略，结合CPU和异构计算资源的优势。

通过这些方法，软件开发者可以有效地提高软件的并行能力，从而充分利用计算资源，提升应用程序的性能和响应速度。