Incontra Mojo Un nuovo linguaggio di programmazione per sviluppatori di intelligenza artificiale che combina l’usabilità di Python e le prestazioni di C per una programmabilità senza pari dell’hardware di intelligenza artificiale e l’estensibilità dei modelli di intelligenza artificiale.
Mojo è un nuovo linguaggio di programmazione per sviluppatori di intelligenza artificiale che unisce l'usabilità di Python e le prestazioni di C per una programmabilità avanzata dell'hardware e l'estensibilità dei modelli di intelligenza artificiale.
Il campo dell’Intelligenza Artificiale sta crescendo a un ritmo incredibile. Negli ultimi anni, l’IA e l’Apprendimento Automatico si sono evoluti gradualmente in modo tale che oggi ogni organizzazione sta introducendo l’IA nei propri prodotti e cercando di inculcarne le applicazioni per una maggiore usabilità. Di recente, una start-up popolare, Modular AI, ha rilasciato un nuovo linguaggio di programmazione chiamato Mojo. Mojo è in grado di accedere direttamente all’hardware di calcolo dell’Intelligenza Artificiale, il che lo rende un’ottima aggiunta alle invenzioni basate sull’IA.
Mojo offre le caratteristiche sia di Python che del linguaggio C, con l’usabilità di Python e le prestazioni di C. Modular AI ha sviluppato questo linguaggio di programmazione per superare i limiti di Python. Python, essendo meno scalabile, non può essere utilizzato in carichi di lavoro di grandi dimensioni e su dispositivi edge. Il fattore di scalabilità lo rende meno utile per l’ambiente di produzione, motivo per cui sono inclusi altri linguaggi come C++ e CUDA per l’implementazione senza problemi dell’IA nell’ambiente di produzione.
Mojo consente un’interoperabilità fluida con l’ecosistema di Python integrando senza sforzo varie librerie come Numpy, Matplotlib e il proprio codice personalizzato. Con Mojo, gli utenti possono sfruttare tutte le capacità dell’hardware, come i core multipli, le unità vettoriali e le unità di accelerazione specializzate, utilizzando un compilatore avanzato e un Runtime eterogeneo. Gli utenti possono persino sviluppare applicazioni in Python che possono essere ottimizzate per l’hardware di Intelligenza Artificiale a basso livello senza la necessità di C++ o CUDA, mantenendo comunque prestazioni simili a questi linguaggi ma senza complessità.
- Incontra MPT-7B un nuovo modello di linguaggio open source addestrato su 1T token di testo e codice selezionati da MosaicML.
- Come guardare le comuni attività di Machine Learning con occhi nuovi
- Gradient Boosting una soluzione perfetta per la previsione
Mojo utilizza tecnologie di compilazione moderne per migliorare la velocità di esecuzione dei programmi e la produttività degli sviluppatori. Una caratteristica chiave di Mojo è il suo design dei tipi che consente al compilatore di prendere decisioni migliori riguardo all’allocazione della memoria e alla rappresentazione dei dati. Ciò aumenta in modo esponenziale le prestazioni di esecuzione. Mojo supporta anche astrazioni a costo zero, con le quali gli sviluppatori possono definire costrutti di alto livello senza compromettere le prestazioni. Questa caratteristica consente la creazione di codice espressivo e leggibile mantenendo l’efficienza delle operazioni a basso livello.
Mojo offre anche la sicurezza della memoria, che aiuta a prevenire errori comuni legati alla memoria come gli overflow del buffer e i puntatori appesi. Inoltre, Mojo offre capacità di auto-tuning e metaprogrammazione a tempo di compilazione. L’auto-tuning ottimizza le prestazioni dei programmi durante la compilazione, mentre la metaprogrammazione a tempo di compilazione consente ai programmi di modificare la propria struttura e comportamento durante la fase di compilazione. Questa funzionalità permette agli sviluppatori di creare codice più efficiente generando implementazioni specializzate basate su condizioni specifiche a tempo di compilazione.
Le prestazioni di calcolo di Mojo superano quelle di Python grazie alla sua capacità di accedere direttamente all’hardware di calcolo dell’IA. Può essere 35.000 volte più veloce di Python nell’esecuzione di algoritmi come Mandelbrot. Grazie all’Runtime ad alte prestazioni di Modular e all’applicazione completa della tecnologia di rappresentazione intermedia multi-livello, Mojo opera direttamente sull’hardware di Intelligenza Artificiale, inclusi le funzioni hardware a basso livello come l’accesso ai thread, TensorCores e le estensioni AMX. Mojo è ancora nella fase di sviluppo e i ricercatori hanno affermato che una volta completato, sarà equivalente a un superset rigoroso di Python.
In conclusione, Mojo sembra essere un linguaggio promettente per tutti gli sviluppatori di IA. Combina le caratteristiche di Python e C e consente una programmabilità senza precedenti dell’hardware di Intelligenza Artificiale e un’estensibilità dei modelli di IA.
