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.