能不能写出一个例子作为参考

当然可以。假设我们正在使用Python的`asyncio`库和`numpy`库进行CPU到NPU的异步数据传输。这是一个简单的示例：

import asyncio
import numpy as np
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 假设有个Numpy数组data需要发送到NPU
data = np.random.rand(1000, 1000)

class DataSender:
    def __init__(self):
        self.executor = ThreadPoolExecutor()

    async def send_data(self, data, npu_address):
        # 创建异步任务
        future = self.executor.submit(self._send_data_async, data, npu_address)
        await future  # 等待数据发送完成

    async def _send_data_async(self, data, npu_address):
        # 使用异步IO或特定库（如cupy）发送数据
        # 这里只是一个占位符，实际实现会根据NPU的接口有所不同
        await asyncio.sleep(1)  # 模拟数据传输时间
        print(f"Data sent to {npu_address}")

# 使用实例
sender = DataSender()
await sender.send_data(data, "NPU_device_0")  # 异步发送

在这个例子中，`DataSender`类有一个私有方法 `_send_data_async`，它会被一个后台线程池异步执行，这样就不会阻塞主线程。主线程通过`send_data`方法启动这个任务，并等待其完成。实际的数据传输细节（比如使用什么样的库或API）需要根据你的NPU硬件和可用库来调整。