Mojo: язык программирования для ИИ, который в 35000 раз быстрее, чем Python

Совсем недавно был выпущен новый язык программирования для разработчиков ИИ: Mojo.

Я знаю, о чём вы могли подумать — новый язык программирования для изучения с нуля… Что ж, у меня есть хорошие новости: Mojo разработан как надмножество Python, поэтому, если вы уже знаете Python, изучение Mojo не должно вызвать затруднений.

Но это не всё. Mojo сочетает в себе удобство использования Python с производительностью C, получая скорость до 35000 раз выше, чем у Python.

Если вы увлекаетесь ИИ и уже знаете Python, определённо стоит попробовать Mojo. В этой статье вы найдёте всё, что вам нужно знать о нём!

Простота и универсальность Python сделали его предпочтительным языком в таких областях, как Data Science, машинное обучение и искусственный интеллект. У него есть множество пакетов, которые очень полезны для всех, кто работает с данными, и библиотек, включающих в себя различный функционал.

Это позволило разработать такие библиотеки, как Numpy и TensorFlow. Однако у этого есть недостаток: сборка этих библиотек очень сложна, требует низкоуровневого понимания внутренностей CPython, требует знания C/C++ и т. д.

Согласно документации Mojo, проблемы, связанные с Python, лежат глубже и особенно влияют на область ИИ.

Один только Python не может решить все проблемы, которые нужны прикладным системам искусственного интеллекта, и именно так родился Mojo. Mojo — это язык программирования, который сочетает в себе удобство использования Python с производительностью C.

Только лучшее из обоих миров!

Но Mojo — это не случайный проект, возникший из ниоткуда. На самом деле Mojo принадлежит компании Modular, соучредителем которой является Крис Латтнер, тот же парень, который создал язык программирования Swift и LLVM.

Поэтому я считаю, что на этот проект стоит обратить внимание. Теперь давайте посмотрим на некоторые из лучших функций Mojo.

Mojo поставляется со многими интересными особенностями. Вот некоторые из них:

Mojo стремится быть полностью совместимым с экосистемой Python.

Это означает, что вы можете легко работать с Mojo, если вы программист Python, потому что оба языка программирования имеют много общих функций, возможностей и библиотек.

В Mojo также доступны такие библиотеки, как Numpy, Pandas и Matplotlib. Вот как вы могли бы сделать график с помощью matplotlib, используя Mojo:

Тем не менее, Mojo всё ещё находится на очень ранней стадии , поэтому ему всё ещё не хватает многих функций Python (например, он ещё не поддерживает классы).

Надеемся, что в будущих обновлениях Mojo будет полностью совместим с Python.

Mojo использует строгую типизацию для повышения производительности и проверки ошибок.

Хотя вы по-прежнему можете использовать гибкие типы, как в Python, Mojo позволяет использовать строгую типизацию. Эта особенность может сделать ваш код более предсказуемым, управляемым и безопасным.

Mojo поддерживает соглашение об аргументах owned, которое используется для функций, которые хотят получить исключительное право собственности на значение.

Это поможет вам воспользоваться преимуществами безопасности памяти без проблем.

Mojo имеет встроенную автонастройку, которая помогает автоматически находить наилучшие значения для ваших параметров, чтобы использовать преимущества целевого оборудования.

Используя всю мощь многоуровневого промежуточного представления (MLIR), разработчики Mojo могут воспользоваться векторами, потоками и аппаратными модулями ИИ.

Это помогает Mojo достичь высокой производительности, потому что, в отличие от Python, который работает с однопоточным выполнением, Mojo может работать с параллельной обработкой на нескольких ядрах.

Это одна из причин, почему Mojo в 35000 раз быстрее, чем Python.

Mojo всё ещё находится в стадии разработки, но вы можете попробовать его сегодня на игровой площадке на базе JupyterHub. Чтобы попробовать Mojo, зарегистрируйтесь на этом веб-сайте и не забудьте установить флажок Mojo в разделе «Modular Product Interest».

Удачного программирования!