多核程序设计可以使用以下软件：
C/C++
C/C++是一种通用的编程语言，广泛应用于系统级开发和高性能计算领域。通过使用多线程和并行编程技术，可以充分发挥多核处理器的性能优势。C/C++提供了多线程编程的支持，可以使用多个线程同时执行任务，从而实现多核计算。
Java
Java是一种跨平台的编程语言，具有良好的多线程和并发编程支持。Java的并发库（java.util.concurrent）提供了丰富的工具和类，用于实现多线程和并行计算。通过使用Java的线程池、并发集合和并行流等功能，可以方便地开发多核计算程序。
Python
Python是一种简单易学的编程语言，具有丰富的第三方库和工具。通过使用Python的多线程库（如threading）和并行计算库（如multiprocessing），可以在多核处理器上实现并行计算。此外，Python还提供了一些专门用于科学计算和并行计算的库，如NumPy、SciPy和PyTorch等。
OpenMP
OpenMP是一种用于共享内存并行计算的编程模型，支持C、C++和Fortran等编程语言。OpenMP通过使用预处理指令和编译器指令，可以将串行代码转换为并行代码，实现多核计算。OpenMP提供了丰富的并行化指令和库函数，可以方便地开发多线程程序。
CUDA
CUDA是一种用于并行计算的编程模型，适用于NVIDIA的GPU。通过使用CUDA编程，可以将计算任务分配给多个GPU核心并行执行，实现高性能的并行计算。
Intel Parallel Studio
Intel Parallel Studio是英特尔公司开发的一款并行程序开发套件，旨在为基于Microsoft Visual Studio的C与C++程序开发各阶段提供简单、高效的工具，显著提高应用程序在英特尔多核处理器上的性能。它包括并行 Composer、并行 Inspector和并行 Amplifier三部分，具有强大的线程管理功能，提供优化的编译器和库，还拥有内存错误和线程检查器，以及线程性能分析器。
Intel Threading Building Blocks （TBB）
TBB是Intel公司开发的一款用于并行计算的库，它提供了高级的并行编程模式和工具，帮助开发者在多核平台上开发高效、可扩展的并行程序。TBB支持多种并行模式，包括任务并行和数据并行，并提供了一套丰富的同步和通信原语。
Microsoft C++ AMP
Microsoft C++ AMP（Accelerated Matrix Extensions）是微软开发的一款用于GPU加速计算的库，它允许开发者在C++程序中使用GPU进行并行计算，从而加速计算密集型任务。
TotalView
TotalView是一款并行调试工具，可以帮助开发者在多核程序中调试并发问题，提供线程视图、内存视图和调用视图等功能，帮助开发者更好地理解程序的执行情况。
Allinea DDT
Allinea DDT是另一款并行调试工具，它提供了强大的并行程序调试功能，包括线程分析、内存分析和性能分析等，帮助开发者快速定位和解决并发问题。
Intel VTune
Intel VTune是一款性能分析工具，可以帮助开发者深入分析程序的性能瓶颈，提供CPU使用率、内存访问、线程争用等详细信息，并提供相应的优化建议。
AMD CodeXL
AMD CodeXL是AMD公司开发的一款性能分析工具，它支持CPU和GPU的性能分析，帮助开发者优化多核程序的性能。
Perf
Perf是Linux内核自带的性能分析工具，它可以分析CPU和系统的性能，帮助开发者找到性能瓶颈并进行优化。
GCC和Clang
GCC和Clang是两款优秀的编译器，它们都支持并行编译选项，可以自动将串行代码转换为并行代码，并提供一些优化选项，帮助开发者充分利用多核处理器的特性。
这些软件和工具为多核程序设计提供了丰富的选择，开发者可以根据具体需求和平台选择合适的工具进行多核编程。