企业资讯,产品资讯_博拉资讯 技术资讯 Mojo?编程语言开放下载,声称比 Python 快 68000 倍

Mojo?编程语言开放下载,声称比 Python 快 68000 倍

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Mojo 是 Modular AI 公司开发的新编程语言,它结合了 Python 的易用性以及 C 语言的可移植性和性能,目标是使其成为 AI 研究和生产的理想选择。

Modular AI 是 Chris Lattner 和 Tim Davis 于 2022 年创立的公司,目标是自下而上重建全球 ML 基础设施。在这家新生的创业公司中,Chris Lattner 以 CEO 身份领导团队

Chris Lattner 毕业于波特兰大学的计算机科学系,具有创建和领导多个知名大型项目的经验,其中包括 LLVM、Clang、MLIR 和 CIRCT 等编译器基础设施项目,他还带头创建了 Swift 编程语言。

从 2005 年 7 月到 2017 年 1 月间,他曾领导苹果的开发者工具部门,随后,曾短暂领导过特斯拉的自动驾驶团队。2017 年 8 月,Chris Lattner 在 Google Brain 团队领导了 TensorFlow 基础设施工作,包括一系列硬件支持(CPU、GPU、TPU),底层运行时和编程语言工作。

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今年 5 月,Modular AI 向外界公布了 Mojo。据称自 Mojo 亮相以来,超过 12 万开发者注册使用了 Mojo Playground,另外还有 19 万开发者参与 Discord 与 GitHub 讨论。Modular AI 公司更是在上月底宣布融资 1 亿美元

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9 月 7 日,Modular AI 宣布 Mojo 正式开放下载,这意味着开发者可以在本地使用 Mojo 进行开发——目前仅支持 Linux,官方表示会尽快推出 Mac 和 Windows 版本。

根据公告,官方提供了编译器和 Mojo SDK。其中 Mojo SDK 还包括全套开发者和 IDE 工具 ,用于轻松构建和迭代 Mojo 应用程序。

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下面是 Mojo SDK 包含的工具概览。

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  • mojo 驱动:提供 shell 用于 read-eval-print-loop 或 REPL 的 shell,支持构建和运行 Mojo 程序、打包 Mojo 模块(包括对 ? 扩展的支持)、生成文档和格式化代码‍
  • VS Code 扩展:支持多项生产力功能,例如语法高亮显示、自动补全代码等 ‍
  • Jupyter kernel:支持构建和运行 Mojo notebooks,包括 Python 代码‍
  • 调试工具(即将推出):进入并检查正在运行的 Mojo 程序,甚至包括混合 C++ 和 Mojo 代码的框架

Mojo 刚发布时,官方介绍称它能够利用 MLIR,使 Mojo 开发者能够利用向量、线程和 AI 硬件单元。根据测试,Mojo 比 Python 快 35000 倍。

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最近开发团队刷新了自己的成绩,他们表示 Mojo 将动态和静态语言的优点结合在一起性能可达到目前 Python 的 68000 倍

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▲ 好一个 Python++

这很难评,各位自行下载来玩一玩吧:https://developer.modular.com/

示例代码

跟 Python 一样,可以通过运行 mojo 命令在 REPL 中进行编程。下面是使用 Mojo 计算欧几里得距离的代码:

  $ mojo  Welcome to Mojo! ?  Expressions are delimited by a blank line.  Type `:mojo help` for further assistance.  1> %%python  2. import numpy as np  3. n = 10000000  4. anp = np.random.rand(n)  5. bnp = np.random.rand(n)    6> from tensor import Tensor  7. let n: Int = 10000000  8. var a = Tensor[DType.float64](n)  9. var b = Tensor[DType.float64](n)  10. for i in range(n):  11.    a[i] = anp[i].to_float64()  12.    b[i] = bnp[i].to_float64()    13> from math import sqrt  14. def mojo_naive_dist(a: Tensor[DType.float64], b: Tensor[DType.float64]) -> Float64:  15.    var s: Float64 = 0.0  16.    n = a.num_elements()  17.    for i in range(n):  18.       dist = a[i] - b[i]  19.       s += dist*dist  20.    return sqrt(s)    23> fn mojo_fn_dist(a: Tensor[DType.float64], b: Tensor[DType.float64]) -> Float64:  24.    var s: Float64 = 0.0  25.    let n = a.num_elements()  26.    for i in range(n):  27.       let dist = a[i] - b[i]  28.       s += dist*dist  29.    return sqrt(s)  30.  31> let naive_dist = mojo_naive_dist(a, b)  32. let fn_dist = mojo_fn_dist(a, b)  33. print(fn_dist)  34.   1290.8521425092235  35. print(naive_dist)  36.   1290.8521425092235

此外,Mojo 支持构建静态编译的可执行文件,开发者可以在没有任何依赖项的情况下进行部署。例如直接从官方的示例 repo 中编译并运行 hello.? 程序,代码如下所示:

  $ mojo build hello.?    $ ./hello  Hello Mojo ?!  9  6  3    $ ls -lGtranh hello*  -rw-r--r-- 1 0   817 Sep  3 23:59 hello.?  -rwxr-xr-x 1 0   22K Sep  3 23:59 hello

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作者: 博拉资讯

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