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Mojo - Programmiersprache für KI-Entwickler

von - 21.12.2023
Foto: modular.com/max/mojo
Mojo (verfügbar für Mac, Linux und Windows) kombiniert die Benutzerfreundlichkeit von Python mit der Leistung von C und verbessert so die Programmierbarkeit von KI-Hardware und die Erweiterbarkeit von KI-Modellen.
Mojo wurde entwickelt, um eine Vielzahl von KI-Entwicklungsherausforderungen zu lösen, die keine andere Sprache bewältigen kann, denn Mojo ist, so ihre Macher bei Modular.com, die erste Programmiersprache, die von Grund auf mit einer Compiler-Infrastruktur, genannt MLIR, entwickelt wurde, die ideal für heterogene Hardware ist, von CPUs und GPUs bis hin zu verschiedenen KI-ASICs. Mojo wurde zudem als Obermenge von Python entwickelt.
Die Macher von Mojo werben damit, dass Entwickler mit der Programmiersprache die volle Leistung der Hardware, einschließlich mehrerer Kerne, Vektoreinheiten und exotischer Beschleunigereinheiten ausnutzen können. "Erzielen Sie eine Leistung, die mit C++ und CUDA vergleichbar ist, ohne deren Komplexität."
Mojo bietet Zugriff auf das gesamte Python-Ökosystem. Es erlaubt Entwicklern beliebige Bibliotheken wie Numpy und Matplotlib und selbstgeschriebenen Python-Code nahtlos mit Mojo zu mischen. Mojo wird kompiliert und ist schon dadurch schneller als (unkompiliertes) Python. Wichtiger ist aber, dass Mojo ein Superset von Python ist, das heißt auch Elemente von C++ kennt. Dadurch lässt sich der Code so gestalten, dass er (Python alleine kann das nicht) parallel alle Kerne des Prozessors ausnutzt auf dem er läuft. Parallelisierbare Aufgaben lassen sich damit tausendfach beschleunigen. Ein Chart auf der Mojo-Website spricht von bis zu 68.000-fachem Tempo. In diesem Blog-Post wird der gemessene Performance-Boost näher erläutert.
Weitere Informationen zu Mojo finden Sie unter modular.com/max/mojo. Das Mojo-Programmierhandbuch finden Sie hier.
Im Handbuch weist Modular darauf hin, dass "Mojo noch eine sehr junge Sprache ist, so dass es vieles gibt, was noch nicht entwickelt wurde. Ebenso gibt es eine Menge an Dokumentation, die noch nicht geschrieben wurde. Aber wir freuen uns darauf, Mojo mit Ihnen zu teilen und Ihr Feedback zu erhalten."
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