在处理大量数据时，AES多核表现差的问题可以通过使用并行化技术来解决。下面是一个使用Python的multiprocessing库，并行加密和解密AES的示例代码：

import multiprocessing
from Crypto.Cipher import AES

def encrypt(data, key):
    cipher = AES.new(key, AES.MODE_ECB)
    encrypted_data = cipher.encrypt(data)
    return encrypted_data

def decrypt(encrypted_data, key):
    cipher = AES.new(key, AES.MODE_ECB)
    decrypted_data = cipher.decrypt(encrypted_data)
    return decrypted_data

def parallel_encrypt(data, key):
    pool = multiprocessing.Pool()
    num_processes = multiprocessing.cpu_count()
    chunk_size = len(data) // num_processes
    chunks = [data[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(data), chunk_size)]
    encrypted_chunks = pool.starmap(encrypt, [(chunk, key) for chunk in chunks])
    encrypted_data = b"".join(encrypted_chunks)
    pool.close()
    pool.join()
    return encrypted_data

def parallel_decrypt(encrypted_data, key):
    pool = multiprocessing.Pool()
    num_processes = multiprocessing.cpu_count()
    chunk_size = len(encrypted_data) // num_processes
    chunks = [encrypted_data[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(encrypted_data), chunk_size)]
    decrypted_chunks = pool.starmap(decrypt, [(chunk, key) for chunk in chunks])
    decrypted_data = b"".join(decrypted_chunks)
    pool.close()
    pool.join()
    return decrypted_data

if __name__ == "__main__":
    data = b"This is a test message"
    key = b"0123456789ABCDEF"
    
    # Sequential encryption and decryption
    encrypted_data = encrypt(data, key)
    decrypted_data = decrypt(encrypted_data, key)
    print("Sequential result:")
    print(decrypted_data)
    
    # Parallel encryption and decryption
    parallel_encrypted_data = parallel_encrypt(data, key)
    parallel_decrypted_data = parallel_decrypt(parallel_encrypted_data, key)
    print("\nParallel result:")
    print(parallel_decrypted_data)

在上述示例代码中，我们使用了multiprocessing.Pool()来创建一个进程池，并使用cpu_count()获取系统的CPU核心数。然后，我们将数据分成多个块，并使用starmap()方法在进程池中并行执行加密和解密操作。最后，我们使用join()方法等待所有进程完成，并将结果合并为最终的加密或解密数据。

请注意，由于AES加密和解密是CPU密集型任务，使用多核可能会提高性能。但是，在实际应用中，多核加速的效果可能因系统性能和数据规模而有所不同。