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Wollten Sie schon immer schnellere und effizientere Apps erstellen, haben aber festgestellt, dass Standard-Programmiersprachen Ihre Anforderungen nicht erfüllen können?
Hier kommt Mojo Language ins Spiel.
Mojo ist eine neue Programmiersprache, die von entwickelt wurde Modular, ein Unternehmen, das sich auf KI-Infrastruktur spezialisiert hat.
Es wurde speziell entwickelt, um es Entwicklern zu ermöglichen, schnellere und robustere Apps für verschiedene Anwendungsfälle zu erstellen, einschließlich der KI-Entwicklung. In diesem Beitrag schauen wir uns an, was Mojo ist, wie es funktioniert und warum Sie es bei Ihrem nächsten Projekt verwenden sollten.
Die Ursprünge von Mojo
Die Macher von Mojo erkannten den Bedarf an einer Programmiersprache, die die Benutzerfreundlichkeit von Python mit der Geschwindigkeit und Effizienz von C kombiniert.
Und sie etablierten eine Sprache, die es Entwicklern ermöglichen würde, Hochleistungs-Apps zu konstruieren, ohne Standard-Hardwarebeschreibungssprachen lernen zu müssen.
Als Ergebnis haben sie Mojo entwickelt, das vollständig mit dem Python-Ökosystem kompatibel sein und gleichzeitig Geschwindigkeit auf C-Level bieten soll.
Modular: Die Organisation hinter Mojo Language
Also, wer sind die Schöpfer dieser futuristischen Sprache?
Modular ist ein weltweit führendes KI-Infrastruktur-Startup, das von Chris Lattner und Tim Davis gegründet wurde, die sich bei Google trafen und erkannten, dass eine zu komplizierte und fragmentierte Infrastruktur den globalen Einfluss von KI einschränkte.
Das Ziel und Ziel von Modular ist es, die KI-Infrastruktur zu überdenken, um die Menschheit zu verbessern. Ihre Kultur und Prinzipien legen großen Wert auf Kunden, hochwertige Produktionssoftware und die Bereitstellung sinnvoller Ergebnisse
Die Ziele von Mojo
Mojo wurde entwickelt, um ein einzigartiges Programmiermodell für Beschleuniger für maschinelles Lernen bereitzustellen.
Modular stellte fest, dass Mojo eine universelle Programmierung ermöglichen sollte, da die heutigen CPUs Tensoren und andere KI-Beschleuniger haben. Da Python ausgiebig im maschinellen Lernen und in anderen Bereichen eingesetzt wird, hat sich Modular darüber hinaus entschieden, dem Python-Ökosystem beizutreten.
Die Verwendung von Python erleichterte das Design der Sprache weiter. Da der Großteil der Syntax bereits festgelegt war, konnte sich das Unternehmen stattdessen auf den Aufbau des Kompilierungsmechanismus und die Bereitstellung spezialisierter Programmierfähigkeiten konzentrieren.
Wichtige zu berücksichtigende Funktionen
Programmierbarkeit
Progressive Typen
Die progressive Typenfunktion von Mojo Language ermöglicht es Entwicklern, Typannotationen zu verwenden die Effizienz steigern und Fehlerprüfungen.
Entwickler können einen effektiveren Code entwerfen, der Fehler zur Kompilierzeit erkennt, Fehler beseitigt und die Effizienz verbessert, indem er gründlichere Typinformationen bereitstellt.
Nullkosten-Abstraktionen
Entwickler können die Kontrolle über den Speicher übernehmen, indem sie Daten dank der von der Mojo-Sprache bereitgestellten Nullkosten-Abstraktionen inline in Strukturen zuweisen.
Durch den Wegfall der Anforderung für zusätzliche Speicherzuweisungen verbessert diese Funktion die Codeeffizienz und verringert die Menge an Boilerplate-Code.
Integrierte automatische Sprachoptimierung
Die sprachintegrierte Auto-Tuning-Funktionalität in Mojo Language ermöglicht es Entwicklern, automatisch die idealen Werte der Parameter zu bestimmen, um von der Zielhardware zu profitieren.
Mit dieser Funktionalität ist es einfacher, Code zu optimieren, ohne ihn für jede Hardwarekombination manuell anpassen zu müssen.
Mojo Language ist ein flexibles und effektives Tool für die KI-Entwicklung, da es auch die gesamte Leistungsfähigkeit von MLIR (Multi-Level Intermediate Representation), eine parallele heterogene Laufzeit und schnelle Build-Zeiten bietet.
Parallelisierung
Mojo nutzt MLIR, das es Programmierern ermöglicht, Vektoren, Threads und Hardwareeinheiten für KI zur Parallelisierung zu verwenden. Mojo unterstützt die parallele Verarbeitung über mehrere Kerne im Gegensatz zur Single-Thread-Ausführung von Python.
Mit einer 35,000-fachen Beschleunigung gegenüber Python schlägt Mojo andere Sprachen in Bezug auf die Geschwindigkeit.
Flexible Kommunikation
Die Interoperabilität mit dem gesamten Python-Ökosystem ist einer der einzigartigen Vorteile von Mojo. Das bedeutet, dass Sie Mojo mit beliebigen Bibliotheken wie Numpy und Matplotlib sowie mit Ihrem maßgeschneiderten Code kombinieren können.
Beispielsweise können Sie Daten in Ihrem Mojo-Code mithilfe der Python-Bibliothek Matplotlib visualisieren.
Erweiterbarkeit
Mojo ist auch sehr flexibel, sodass Benutzer einfach Vor- und Nachbearbeitungsschritte zu Modellen hinzufügen oder vorhandene Schritte gegen neue austauschen können.
Um ihre Modelle und den Modular-Stack zu verbessern, können Entwickler Kernel-Fusion, Graph-Rewrites, Shape-Funktionen und andere Techniken verwenden.
Warum würden Sie es Python vorziehen?
Python ist aufgrund seiner Flexibilität und leistungsstarken kompilierten Bibliotheken eine beliebte KI-Entwicklungssprache. Es ist jedoch deutlich langsamer als Sprachen wie C++.
Daher lernen Programmierer, Python-Wrapper um schnellere Sprachen herum zu verwenden, um zu vermeiden, Python für leistungskritische Bereiche zu verwenden.
Dies führt zu dem Problem der Zweisprachigkeit, bei dem Modelle von Python in eine schnellere Implementierung wie ONNX oder Torch-Skript umgewandelt werden müssen, die nicht alle Funktionen von Python unterstützen. Python hat auch Leistungsprobleme und einen Mangel an guter paralleler Verarbeitung.
Selbst erfahrene Programmierer finden es aufgrund des Zwei-Sprachen-Dilemmas schwierig, Leistungsprobleme zu untersuchen, zu debuggen und zu beheben.
Es gibt auch grundlegende Einschränkungen für die Möglichkeiten von Python aufgrund der Art und Weise, wie die Sprache strukturiert ist. Während die reale Implementierung von Algorithmen, die grundlegende Komponenten verwenden, einfach erscheinen mag, ist sie wesentlich schwieriger und erfordert die Verwendung einer schnelleren Sprache.
Wie man anfängt?
Sie können Mojo Language sofort in ihrem Playground verwenden, um loszulegen. Der JupyterHub-basierte Playground bietet Unterricht und die Möglichkeit, Ihren eigenen Mojo-Code zu erstellen, obwohl Mojo noch in Arbeit ist.
Sie können sich auf ihrer Website für den Zugriff auf den Spielplatz registrieren.
Um seine Leistungsziele zu erreichen, setzt Mojo Compiler-Technologien der nächsten Generation mit integrierten Caching-, Multithreading- und Cloud-Verteilungstechnologien ein.
Es fügt der Systemprogrammierung zusätzliche Primitive hinzu und strebt danach, im Laufe der Zeit zu einer Python-Obermenge zu werden. Um mit dem Codieren mit Mojo zu beginnen, verwenden Sie den Mojo-Compiler, um ein Mojo-Programm vom Terminal aus auf die gleiche Weise wie Python auszuführen.
Die Sprache befindet sich derzeit in der Entwicklung und richtet sich an Entwickler mit Erfahrung in der Systemprogrammierung.
Einpacken
Mojo gilt als Python-Superset. Und es hat das Potenzial, die Programmierung zu revolutionieren, indem es die Einfachheit von Python mit der Leistung von C++ und Rust kombiniert.
Es kann das volle ausnutzen Python-Bibliothek Ökosystem, das es Entwicklern ermöglicht, leistungsstarke Bibliotheken zu erstellen, ohne dass C, C++, Rust oder CUDA erforderlich sind.
Es ermöglicht die Produktion von portablem Code dank seiner Autotuning- und Metaprogrammierungsfunktionen zur Kompilierzeit.
Obwohl es noch in Arbeit ist, hat es das Potenzial, ein beeindruckendes Programmierwerkzeug zu werden und die Programmierbranche zu verändern. Wir sollten also auf zukünftige Entwicklungen von Modular gespannt bleiben!
Chris Santos
Glauben Sie, dass eine Person mit Grund- und Mittelkenntnissen in der Lage wäre, ihr Studium in dieser neuen Sprache zu beginnen? Oder raten Sie dazu, zunächst eine grundlegendere Sprache wie Javascript oder Python zu lernen?
Ilke Candan Bengi
Hallo Chris, entschuldige die späte Antwort! Ich glaube, dass es hilfreich sein könnte, vorher ein grundlegendes Verständnis/Erfahrung von Python zu haben, bevor man mit Mojo beginnt.