软件计算量过大时，可以采用以下几种方法进行并行计算：
使用MATLAB的parfor循环
将普通的for循环改为parfor循环，MATLAB会自动将任务分配到不同核心上。需要注意的是，parfor循环中的循环体必须相互独立，否则可能会出错。
使用spmd（Single Program Multiple Data）
spmd允许不同的处理器执行不同的任务，适用于多处理器系统。通过if-else语句，可以为每个处理器分配不同的计算任务。
使用Dask
Dask是一个灵活的并行计算库，能够处理比内存更大的数据集。它通过将数据集分割成小块并并行处理这些小块来实现高效的数据处理和计算加速。
Dask提供了类似于Pandas和NumPy的API，易于使用。例如，可以创建Dask DataFrame来处理大型CSV文件，并通过调用`.compute（）`方法来触发实际的计算。
使用C的Parallel.For或Parallel.ForEach
在C控制台应用程序中，可以使用Parallel.For或Parallel.ForEach方法将任务分解成多个部分，并在多个线程上并行执行它们。
使用分布式计算
如果需要处理更大规模的数据或任务，可以使用Dask的分布式计算功能。这需要安装Dask的分布式包，并通过Dask的客户端来管理和调度计算任务。
建议
选择合适的工具：根据具体的应用场景和需求选择合适的并行计算工具。对于MATLAB用户，parfor循环是一个简单有效的选择；对于需要处理大数据集的场景，Dask是一个强大的工具。
注意数据依赖性：在使用并行计算时，务必确保循环体中的任务相互独立，避免因数据依赖而导致的错误。
优化代码：在实现并行计算时，尽量保持代码简洁和模块化，以便于维护和扩展。
通过以上方法，可以有效地提高软件的计算效率，解决计算量过大的问题。