一文带你了解爆火的AI编程语言 Mojo

科技   2024-08-13 12:23   重庆  

嗨, 大家好, 我是徐小夕.

之前一直在社区分享零代码&低代码的技术实践,也陆陆续续设计并开发了多款可视化搭建产品,比如:

最近在研究AI大模型应用的时候, 发现了一个非常有意思的编程语言——Mojo.

Mojo是一种专为AI开发者设计的新编程语言.  开源之后迅速获得了大量的star, 目前它在 github 的 star 数已经达到了 22.5k, 社区成员突破 22k, 目前已有数十万开发者在使用 Mojo 开发AI应用.

Mojo 编程语言被设计为 Python 的超集,既保留了对 Python 的喜爱,又能实现一些原本 Python 无法实现的功能.

它主要应用于解决AI开发中的各种挑战,特别是在处理异构硬件(如CPU、GPU和各种AI ASIC)方面具有优势。由于它是基于 MLIR 构建的,因此适用于需要在不同硬件上进行高效计算的AI场景。

我先上一个它的github和文档地址, 感兴趣的朋友可以研究一下.

github: https://github.com/modularml

文档地址: https://docs.modular.com/mojo/manual

接下来我会和大家详细介绍一下它的亮点, 如何写你的第一段Mojo代码以及它的应用场景.

亮点介绍

  1. Mojo结合了Python的可用性和C的性能:Mojo融合了Python的易用性和C的高性能,能够解锁AI硬件的无与伦比的可编程性和AI模型的可扩展性。
  2. 可用性和可编程性
  • 渐进式类型:利用类型来提高性能和错误检查。
  • 零成本抽象:通过内联分配值到结构中来控制存储。
  • 所有权和借用检查器:利用内存安全而无需处理粗糙的边缘情况。
  • 可移植的参数化算法:利用编译时元编程来编写与硬件无关的算法并减少样板代码。
  • 语言集成的自动调优:自动找到最佳参数值以利用目标硬件。
  • 一种语言完成所有工作:可以使用Python编写代码,也可以深入到硬件层面进行编程,无需使用C++或CUDA来编程多种低级AI硬件。
  • 特性包括
  • 性能
    • 释放Python性能:能够利用硬件的全部功能,包括多核、向量单元和奇异加速器单元,以及世界上最先进的编译器和异构运行时,实现与C++和CUDA相当的性能,而无需其复杂性。
    • 并行化:Mojo利用MLIR,使开发者能够利用向量、线程和AI硬件单元。
  • 互操作性
    • 访问整个Python生态系统:与Python生态系统实现真正的互操作性,可以无缝混合使用任意库,如Numpy和Matplotlib,以及自定义代码与Mojo。
  • 可扩展性
    • 升级模型和Modular堆栈:可以轻松地用预处理和后处理操作扩展模型,或用自定义操作替换操作,利用内核融合、图重写、形状函数等。

    你的第一段Mojo代码

    Mojo Playground 是一个基于 JupyterHub 的在线开发环境,我们可以在其中尝试和编写 Mojo 代码。

    体验地址: https://docs.modular.com/mojo/playground

    Mojo 除了提供线上的运行环境之外, 还提供了完整的本地运行环境, 这样我们就可以更自主的基于 Mojo 开发AI应用. 同时它还提供了 vscode 插件, 方便我们更高效的编码:

    Mojo的应用场景

    Mojo 编程语言特别适用于人工智能开发领域,它允许直接访问内存,并提供对硬件的底层控制,能够用于高性能计算和系统编程。以下是一些具体的应用场景:

    • 推理引擎Mojo 语言已经在 Modular 公司的推理引擎中得到应用。
    • AI 图像生成:例如利用 Mojo AI API 进行 AI 图像创建等功能。
    • 硬件优化:通过将人工智能模型的代码翻译成 Mojo 语言并应用其他优化,可以提高硬件效率,其 AI 引擎还能利用编译时计算,无需在推理过程中重复计算。

    Mojo 旨在解决其他任何语言都无法解决的各种人工智能开发挑战,成为 AI 开发的统一语言,将研究、开发和部署整合到一个平台上。它的目标是提供比现有 AI 框架更高的性能和效率,同时降低 AI 开发的入门门槛,让更多人能够参与其中。

    Mojo 结合了 Python 的易用性和 C 的性能,既能利用 Python 庞大的生态系统,又具备接近 C++的运行效率,比 Python 快数千倍甚至数万倍。其支持多线程和 SIMD(单指令多数据流)操作,可以充分利用现代硬件的并行处理能力,并且内置了自动微分功能,这对于机器学习模型的训练至关重要。

    不过,Mojo 语言的生态系统仍在建设中,需要时间来不断发展和成熟。

    官网上也提供了几个案例, 供大家学习参考:

    对于它的设计架构和性能出发点来说, 这款编程语言还是非常有价值的, 毕竟AI训练和服务需要很大的算力以及服务器性能的支持.

    读到这, 大家有什么感受? 是不是又要开始博学一门新语言啦?

    如果你们公司也在建设布局AI能力, 欢迎留言区评论反馈, 也欢迎将这篇文章 转发给你们热爱学习的(前)同事~

    最近也独立了一款可视化文档编辑器, 类似飞书和Notion.

    体验地址: http://react-flow.com/docx

    后续我也会持续迭代 H5-Dooring 零代码项目,让它成为最好用的可视化 + 无代码应用搭建工具,如果大家感兴趣,也随时欢迎留言区反馈交流~

    趣谈前端
    徐小夕【知乎专栏作家】掘金签约作者,定期分享前端工程化,可视化,企业实战项目知识,深度复盘企业中经常遇到的500+技术问题解决方案。【关注趣谈前端,前端路上不迷茫】
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