布尔矩阵计算的最快方法通常涉及使用位运算和并行计算来提高计算效率。下面是一个使用NumPy库的代码示例，演示了如何使用位运算和并行计算来加速布尔矩阵计算。

import numpy as np

# 创建两个布尔矩阵
matrix1 = np.random.randint(0, 2, size=(1000, 1000), dtype=bool)
matrix2 = np.random.randint(0, 2, size=(1000, 1000), dtype=bool)

# 使用位运算进行布尔矩阵计算
result = np.bitwise_and(matrix1, matrix2)

# 输出结果
print(result)

在上面的示例中，我们首先使用numpy.random.randint函数创建了两个大小为(1000, 1000)的随机布尔矩阵matrix1和matrix2。然后，我们使用np.bitwise_and函数对两个矩阵进行按位与运算，得到两个矩阵对应位置的布尔值相与的结果。最后，我们打印输出了计算结果。

请注意，上述示例中的布尔矩阵计算只是一个简单的示例，并没有使用并行计算。如果要进一步提高计算速度，可以考虑使用并行计算库（如NumPy的并行计算功能）或其他并行计算框架来并行计算布尔矩阵。