Los polinomios ortogonales y sus momentos son elementos clave en diversos campos. Los polinomios discretos de Krawtchouk (DKraPs) se consideran una familia versátil de polinomios ortogonales y se utilizan ampliamente en diferentes campos como la teoría de la probabilidad, el procesamiento de señales, las comunicaciones digitales y el procesamiento de imágenes. Diversos algoritmos de recurrencia se han propuesto hasta ahora para abordar el desafío de la inestabilidad numérica para valores grandes de órdenes y tamaños de señal. La computación de los coeficientes de DKraP se realizaba típicamente utilizando algoritmos secuenciales, que son computacionalmente extensos para valores de órdenes grandes y tamaños de polinomios. Con este fin, este artículo presenta una solución computacionalmente eficiente que utiliza las capacidades de procesamiento paralelo de las unidades centrales de procesamiento (CPU) modernas, es decir, la disponibilidad de múltiples núcleos y multihilo. Las implementaciones multi-hilo propuestas para calcular los coeficientes de DKraP dividen los cálculos en múltiples tareas independientes, que se ejecutan simultáneamente por diferentes hilos distribuidos entre los núcleos independientes. Este enfoque multi-hilo ha sido evaluado en una variedad de tamaños de DKraP y varios valores de parámetros polinómicos. Los resultados muestran que el método propuesto logra una reducción significativa en el tiempo de cálculo. Además, el método propuesto tiene el beneficio adicional de aplicarse a tamaños de polinomios más grandes y a una gama más amplia de parámetros de polinomios de Krawtchouk. Además, se introduce un esquema de selección preciso y apropiado del algoritmo de recurrencia. El enfoque propuesto en este artículo hace que el cálculo de los coeficientes de DKraP sea una solución atractiva para una variedad de aplicaciones.