AI芯片程序可以使用以下几种软件：
Python：
Python是一种简单易学的编程语言，具有丰富的库和模块，可以方便地实现各种AI算法和模型。通过使用Python编程，可以快速开发、测试和优化AI芯片的功能。
C++：
C++是一种高级编程语言，可以更好地进行底层的硬件操作。许多AI芯片的底层驱动程序和算法库都是使用C++编写的。C++编程能够提供更高的性能和效率，对于一些复杂的任务和算法来说是必不可少的。
CUDA：
CUDA是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型。对于基于NVIDIA GPU的AI芯片来说，使用CUDA进行编程可以充分发挥GPU的并行计算能力，提高计算速度和效率。CUDA提供了丰富的函数库和工具，可以优化和加速AI芯片的计算任务。
TensorFlow：
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发。它具有强大的计算能力和灵活性，可以用于构建各种深度学习模型。TensorFlow提供了丰富的API和工具，方便开发人员进行模型训练和部署。
PyTorch：
PyTorch是一个由Facebook开发的深度学习框架，通过动态计算图的机制，使得构建和调试神经网络变得更加灵活和直观。它也是一个开源项目，受到了广泛的研究和开发者的支持。
Keras：
Keras是一个高级神经网络API，可以在多个深度学习框架上运行，包括TensorFlow和PyTorch。Keras以简洁和易用性而著称，使得模型的开发和调试变得更加快捷。Keras还提供了丰富的模型和层的库，方便构建各种深度学习模型。
Caffe：
Caffe是一个专门用于深度学习的开源框架，由Berkeley Vision and Learning Center开发。它具有高效的计算性能和灵活的模型定义，适用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。
Microsoft Cognitive Toolkit （CNTK）：
CNTK是微软开发的深度学习工具包，支持分布式训练和多种硬件加速器。它具有高性能和灵活性，可用于构建各种AI模型。
GitHub Copilot：
GitHub Copilot由GitHub与OpenAI联合推出，集成于Visual Studio Code等主流IDE中，提供智能代码补全、函数生成等功能，支持多种编程语言。
Cursor：
Cursor是基于Visual Studio Code开发的AI辅助编程工具，提供智能代码补全、自然语言编程、代码解释和优化等功能，支持多种编程语言，并允许开发者与AI实时互动。
豆包 MarsCode：
豆包 MarsCode由字节跳动推出，支持超过100种编程语言，集成于VS Code和JetBrains系列IDE中，提供代码补全、单元测试生成、代码解释、错误修复等功能，并内置云端开发环境。
根据具体的AI芯片平台和应用需求，可以选择合适的编程语言和工具进行开发。例如，对于基于NVIDIA GPU的AI芯片，可以使用CUDA进行编程；对于需要快速原型设计和实验的项目，可以使用PyTorch或Keras。