多核程序设计需要使用支持多线程和并行编程的编程语言和工具。以下是一些常用的多核程序设计软件和工具：
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Parallel Studio工具，显著提高应用程序在英特尔多核处理器上的性能。它包括英特尔Parallel Composer、英特尔Parallel Inspector以及英特尔Parallel Amplifier三部分，每一款都具有强大的功能，既可各自独立使用，也可一起使用，可快速满足开发人员的并行程序开发需求。
Intel Threading Building Blocks （TBB）
作为Intel Parallel Studio XE （Extreme Edition）的一部分，Intel Threading Building Blocks提供了C++模板库，线程库的接口适合于跨平台移植，允许开发人员按照可用的处理器内核，来部署基于任务的并行应用程序。
性能分析工具
为了提高多核程序的性能，需要定位和优化性能瓶颈。使用一些性能分析工具可以帮助开发者深入分析程序的性能瓶颈，并提供相应的优化建议。常用的性能分析工具包括Intel VTune、AMD CodeXL和Perf等。
并行调试工具
在多核编程中，调试并发程序往往是一项非常困难的任务。因此，使用一些并行调试工具可以帮助开发者更快地定位和解决并发问题。常用的并行调试工具包括Intel Parallel Studio、TotalView和Allinea DDT等。
这些软件和工具可以帮助开发者在多核平台上进行高效的多核程序设计，提高程序的性能和效率。选择合适的工具和方法，可以更好地利用多核处理器的性能优势，开发出高性能的多核应用程序。