对于使用Apple M1芯片的Mac电脑，可以通过Python的multiprocessing模块实现多进程处理。这将允许我们在M1芯片上利用所有可用的核心进行并行处理。

以下是一个简单的示例代码，它通过multiprocessing模块在M1芯片上并行计算斐波那契数列：

import multiprocessing

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return (fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2))

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool()
    result = pool.map(fibonacci, range(30))
    print(result)

在这个示例中，我们定义了一个计算斐波那契数列的函数fibonacci，并使用multiprocessing.Pool()创建一个进程池。

然后，我们使用pool.map()方法来对range(30)范围内的整数应用fibonacci函数。这将导致pool自动创建多个进程来并行计算各个数字的斐波那契数列。

最后，我们可以通过打印结果来输出整个序列。

这个方法可以在Apple M1芯片上实现并行计算，从而提高计算速度和效率。