AWS Lambda是一种基于事件驱动的无服务器计算服务，它允许开发人员在云中运行代码而无需管理服务器。Lambda函数可以以并行的方式调用其他Lambda函数，这可以提高系统的扩展性和性能。

然而，与本地并行Lambda调用相比，AWS Lambda到Lambda的并行调用可能会导致性能下降。这主要是因为在云环境中，网络延迟和通信开销会增加。

要解决这个问题，可以考虑以下几点：

1. 使用批量请求：AWS Lambda提供了批量请求的功能，可以在一个请求中同时调用多个Lambda函数。这可以减少网络延迟和通信开销，从而提高性能。

下面是一个使用AWS SDK for Python（Boto3）进行批量请求的示例代码：

import boto3

client = boto3.client('lambda')

def lambda_handler(event, context):
    function_names = ['function1', 'function2', 'function3']  # 要调用的Lambda函数名列表
    
    # 构建批量请求参数
    request_items = []
    for function_name in function_names:
        request_items.append({
            'FunctionName': function_name,
            'InvocationType': 'Event',  # 并行调用
            'Payload': '{"key1": "value1", "key2": "value2"}'  # 自定义输入参数
        })
    
    # 发起批量请求
    response = client.invoke_batch(
        FunctionName='main_function',  # 调用批量请求的Lambda函数名
        InvocationType='Event',  # 并行调用
        Payload=json.dumps({'requestItems': request_items})
    )
    
    # 处理响应
    # ...

2. 调整并行度：如果AWS Lambda到Lambda的并行调用导致性能下降，可以尝试调整并行度。Lambda函数的并发限制可以在Lambda控制台中进行配置。根据系统负载和资源消耗的情况，可以适当增加或减少并行度，以优化性能。

3. 使用异步调用：对于不需要等待返回结果的Lambda调用，可以考虑使用异步调用。这样可以减少等待时间，提高整体性能。

下面是一个使用异步调用的示例代码：

import boto3

client = boto3.client('lambda')

def lambda_handler(event, context):
    function_names = ['function1', 'function2', 'function3']  # 要调用的Lambda函数名列表
    
    # 发起异步调用
    for function_name in function_names:
        response = client.invoke(
            FunctionName=function_name,
            InvocationType='Event',  # 异步调用
            Payload='{"key1": "value1", "key2": "value2"}'  # 自定义输入参数
        )
    
    # 处理响应
    # ...

通过采取上述措施，可以优化AWS Lambda到Lambda的并行调用的性能，并减少性能下降的影响。