软件调用多核处理器的方式主要 依赖于操作系统的多核支持以及软件层面的并行计算库。以下是一些常见的方法：

操作系统级别的多核支持

大多数现代操作系统都支持多核处理器，操作系统会通过中断亲和性和负载均衡等技术来分配任务到不同的CPU核心上，以实现并行处理。

编程语言和库

多线程：使用编程语言提供的多线程库（如C++的`std::thread`、Python的`threading`模块）来创建多个线程，每个线程可以运行在不同的CPU核心上。

多进程：使用多进程库（如Python的`multiprocessing`模块、C的`fork（）`系统调用）来创建多个进程，每个进程独立运行在自己的地址空间中，可以充分利用多核处理器。

并行计算框架：使用如OpenMP、TBB（Intel Threading Building Blocks）等并行计算框架，可以在编写程序时通过指令来指定并行执行的部分，从而简化多核编程。

特定软件和工具

某些软件（如Process Tamer）可以通过软件层面的模拟来实现多核处理，例如模拟Hyper-Threading技术，即使处理器本身不支持多核，也能通过软件方式实现并行处理。

在Linux系统中，还可以使用JLink等调试工具进行多核调试，帮助开发者更好地利用多核处理器的性能。

GPU加速

对于某些计算密集型任务，还可以通过GPU加速来实现多核处理，例如使用CUDA或OpenCL等技术，将计算任务分配到GPU的多个核心上执行。

建议

选择合适的并行模型：根据具体的应用场景和需求选择合适的多核并行模型，如多线程、多进程或并行计算框架。

注意同步和通信：在多线程或多进程编程中，需要注意线程或进程之间的同步和通信，以避免竞争条件和数据不一致的问题。

利用硬件加速：对于计算密集型任务，可以考虑使用GPU加速来进一步提高性能。

通过上述方法，软件可以有效地调用多核处理器，实现并行计算，从而提高程序的执行效率。