NPU（神经网络处理单元）通常不直接支持特定的编程语言，而是通过深度学习框架或硬件厂商提供的工具链进行调用。以下是常见的开发方式和相关语言支持：
1. 主流深度学习框架（支持多种语言）
- Python：最常用的语言，几乎所有框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras）均通过Python接口调用NPU加速。
- C++：部分框架（如TensorFlow、PyTorch）提供C++ API，用于高性能部署或嵌入式场景。
2. 硬件厂商的SDK/工具链
- 华为昇腾（Ascend）NPU：支持通过MindSpore框架（Python/C++）或CANN工具链开发。
- 高通SNPE（Snapdragon NPU）：支持C++、Python接口，适用于移动端模型部署。
- 联发科APU：通过NeuroPilot SDK，支持Python和C++。
- 苹果NPU（Core ML）：通过Swift或Objective-C调用Core ML框架。
3. 移动端开发
- Android NNAPI：支持Java/Kotlin调用NPU加速（需设备支持）。
- iOS Core ML：通过Swift集成NPU加速的模型。
4. 其他语言与工具
- ONNX（开放式模型格式）：支持跨框架模型转换，间接实现多语言兼容。
- 自定义编译器：部分NPU提供专用编译器（如TVM、Halide），通过Python或领域特定语言（DSL）优化模型。
5. 底层语言与接口
- CUDA-like语言：少数NPU厂商提供类似CUDA的编程接口（如华为Ascend的TBE算子开发），需使用特定DSL或C++扩展。
总结
NPU的编程语言支持主要取决于框架和工具链，而非直接通过传统编程语言编写代码。开发者通常使用Python构建模型，再通过厂商工具链部署到NPU；高性能场景可能涉及C++或硬件专用接口。建议根据具体NPU型号参考官方文档选择开发语言。
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