CCF-GAIR让中国人工智能研究进展超越美国至少100年
06-18
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本文来自微信公众号“机器心脏”（几乎是人类）作者：可以和Python无缝对接，而且克服了Python的很多缺点。
Jeremy Howard 在尝试后表示：“Mojo 可能是几十年来最大的编程进步。
”对于世界各地的开发者来说，Chris Lattner 这个名字绝对不陌生。
他是许多大型技术项目的架构师，包括 LLVM 编译器基础设施项目、Clang C 和 C++ 编译器等编译器技术、MLIR 机器学习基础设施以及为 Apple 生态系统提供支持的编程语言 Swift。
此外，Chris Lattner 还为 Google Brain 和 TensorFlow 构建并管理了一系列与 AI 相关的编译器、运行时和编程语言团队。
十多年来，Chris Lattner 的职业履历相当丰富，变动频繁：2008 年，他担任苹果开发部门高级总监，架构师.1-6，特斯拉副总裁，负责自动驾驶.8-。
1、曾任谷歌大脑高级总监。
1. 加入芯片初创公司SiFive，负责平台工程。
今年 1 月，Chris Lattner 正式宣布创业，并与 Tim Davis 共同创立“Modular AI”，希望自下而上重建全球 ML 基础设施。
。
克里斯·拉特纳 (Chris Lattner) 担任这家新生公司的首席执行官，领导该团队。
事实上，克里斯·拉特纳每次选择换工作时，都会受到很多关注。
业界也对“模块化AI”寄予厚望。
近期，Chris Lattner 的创业历程有了重要进展。
这次，他正式公布了一种新的编程语言“Mojo”。
“Mojo 将 Python 的可用性与 C 的性能相结合，解锁了 AI 硬件无与伦比的可编程性和 AI 模型的可扩展性”——它像 Python 一样易于使用，但具有 C++ 和 Rust 的性能。
此外，Mojo 还提供了利用整个 Python 库生态系统的能力。
Mojo的诞生很快引起了AI领域的热议。
在尝试之后，Jeremy Howard 在一篇博客文章中表示，Mojo 可能是几十年来编程领域最大的进步。
“感觉就像编程被颠覆了。
undefined如今，Mojo的诞生也承载着这样的希望。
当我们开始模块化时，我们并没有打算构建一种新的编程语言。
但当我们构建平台来统一全球 ML/AI 基础设施时，我们意识到整个堆栈的编程过于复杂。
另外，我们手工编写了很多 MLIR，这并不令人愉快。
我们想要的是一种创新的、可扩展的编程模型，可以针对机器学习中常见的加速器和其他异构系统。
这意味着一种编程语言具有强大的编译时元编程、集成自适应编译技术、整个编译过程的缓存以及其他现有语言不支持的功能。
尽管加速器很重要，但最普遍且有时被忽视的加速器之一是主机 CPU。
如今，CPU 拥有许多加速器模块，如张量核心和其他人工智能加速单元，但它们也是专用加速器无法处理的操作的后备力量，例如数据加载、预处理和后处理以及与外部系统的集成。
因此，很明显，我们无法通过仅适用于特定处理器的“加速器语言”来改进人工智能。
应用人工智能系统需要解决所有这些问题，我们认为没有理由不能用语言来完成。
在这种情况下，Mojo诞生了。
Mojo：一种比Python快0倍的编程语言 在编程语言领域，Python可以说是非常流行。
现在，这个领域出现了一个新的竞争对手：Mojo。
Mojo 是一种新的编程语言，通过将 Python 的易用性与 C 的性能相结合，弥合了研究和生产之间的差距。
使用 Mojo，用户可以比 C 更快地编写可移植代码，并与 Python 生态系统无缝互操作，目标是成为人工智能研究和生产的理想选择。
我们先看一个例子。
下图展示了Mojo和Python的无缝互操作性： Mojo语言具有以下特点： 首先是可用性和可编程性，一切都可以只用Mojo编写。
例如，可以编写Python、大量低级AI硬件程序，而不需要C++或CUDA。
第二是性能。
Mojo 释放了 Python 性能。
利用最先进的编译器和异构运行时，Mojo 能够充分利用硬件的功能，包括多核、向量单元和加速器单元。
无需复杂的任务即可实现与 C++ 和 CUDA 相当的性能。
并行化：Mojo 利用 MLIR，使 Mojo 开发人员能够利用向量、线程和 AI 硬件单元。
此外，根据测试，Mojo比Python快0倍。
Mojo的第三个特性是互操作性，可以访问整个Python生态系统，例如Numpy、Matplotlib和用户定义的代码；第四个特点是可扩展性。
可以使用预处理和后处理操作轻松扩展模型，或者可以用自定义操作替换其他操作。
此外，Mojo 可以利用内核融合、图形重写、形状函数等。
模型可扩展性，Mojo可以升级模型中现有的操作。
Modular AI 表示，Mojo 仍在开发中，开发者现在可以在 Modular AI 基于 JupyterHub 的 Playground 中进行尝试，用户只需阅读教程即可编写自己的 Mojo 代码。
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