在多线程环境下，C++ Softmax函数的性能可能会得到一定程度的提升。Softmax函数通常涉及对矩阵的指数运算和求和运算，这些运算可以进行并行化处理以提高性能。
通过将Softmax函数的计算任务分配给多个线程，可以同时处理不同部分的输入数据，从而加快计算速度。然而，需要注意线程间的数据同步和线程间的通信开销可能会影响性能。
在实际应用中，可以使用并行计算库（如OpenMP、Intel TBB等）或者手动实现多线程来优化Softmax函数的性能。通过合理地设计并行计算任务的分配和数据同步策略，可以有效地提升Softmax函数在多线程环境下的性能。