在C++中，可以使用多線程和SIMD（單指令多數據）指令集來實現并行計算，從而加速網格運算。以下是一些建議：

1. 使用OpenMP：OpenMP是一個用于并行編程的API，它可以讓你在C++代碼中輕松地添加多線程支持。要使用OpenMP，首先需要在編譯時啟用OpenMP支持（例如，使用-fopenmp編譯器選項）。然后，你可以使用#pragma omp parallel for指令來并行化循環。

#include <omp.h>

// ...

#pragma omp parallel for collapse(2)
for (int i = 0; i< rows; ++i) {
    for (int j = 0; j< cols; ++j) {
        // 執行網格運算
    }
}

2. 使用C++17的并行算法：C++17引入了并行算法庫，如std::transform_reduce，它們可以自動利用多核處理器進行并行計算。要使用這些算法，需要包含<execution>頭文件。

#include<execution>
#include<numeric>

// ...

auto result = std::transform_reduce(std::execution::par,
                                     grid.begin(), grid.end(),
                                     0.0,
                                     std::plus<>(),
                                     [](const auto& element) {
                                         // 對元素進行操作并返回結果
                                     });

3. 使用SIMD指令集：SIMD指令集（如SSE、AVX等）允許在單個指令中對多個數據元素進行操作。這可以顯著提高網格運算的性能。要使用SIMD指令集，可以使用編譯器提供的內建函數或第三方庫（如Intel的IPP或者Eigen庫）。

#include <immintrin.h>

// ...

// 假設你有一個大小為4的浮點數組
float data[4] = {...};

// 使用SSE指令集對數組進行操作
__m128 vec = _mm_loadu_ps(data);
vec = _mm_add_ps(vec, _mm_set1_ps(1.0f)); // 將數組中的每個元素加1
_mm_storeu_ps(data, vec);

4. 結合多線程和SIMD：為了充分利用現代處理器的性能，可以將多線程和SIMD結合起來。這通常需要手動管理線程和數據分塊，以確保正確地分配任務并充分利用硬件資源。

請注意，并行計算可能會引入額外的復雜性和開銷。在實際應用中，你需要根據問題的規模和計算資源來權衡并行計算的優勢和代價。在某些情況下，使用GPU進行加速可能是更好的選擇。