C/C++：

通过使用多线程和并行编程技术，C/C++可以充分发挥多核处理器的性能优势。

Java：

Java具有良好的多线程和并发编程支持，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可以通过多线程库（如threading）和并行计算库（如multiprocessing）在多核处理器上实现并行计算。

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，可以将串行代码转换为并行代码，实现多核计算。

CUDA：

CUDA是一种用于并行计算的编程模型，适用于NVIDIA的GPU，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：

这是一个并行程序开发套件，旨在为基于Microsoft Visual Studio的C与C++程序开发各阶段提供简单的并行化支持。

Intel Threading Building Blocks：

这是一个用于并行编程的库，提供了高级的并行编程原语和工具，支持多核计算。

Microsoft C++ AMP：

这是一个C++扩展，允许程序员调用CPU和GPU的异构并行计算性能。

HandBrake：

视频编码软件，支持多核心处理。

Audacity：

音频编辑器，支持多核心处理。

Yuzu模拟器：

由Citra团队研发的Switch开源模拟器，支持多核运行。

网易MuMu模拟器：

网易推出的Switch模拟器，支持多核运行。

Maya：

一款全面功能的专业三维软件。

3ds Max：

擅长建模的三维软件。

Modo：

一款高效的三维设计软件。

ZBrush：

一款数字雕刻软件。

Rhino3D：

一款强大的三维建模和仿真软件。

Cheetah3D：

一款快速且直观的三维建模软件。

Fusion360：

一款综合性的CAD/CAM/CAE软件。

C4D：

一款直观且强大的三维建模、动画和渲染软件。

这些软件和工具在多核计算方面都有各自的优势和应用场景，可以根据具体需求选择合适的工具进行多核编程和计算。