ご存知のように、Python は AI と ML の分野で最も人気のある言語です. 過去数か月または数年間の TIOBE リストを見ると、Python は常にリストの上位 2 位を占めています. 近年の AI の人気と、さまざまな業界での AI の適用により、Python の人気はさらに高まることが予想されます。
Python に加えて、Julia は多くの開発者が選択するプログラミング言語でもあります.「Julia が Python に取って代わるかどうか」は、誰もがよく議論する質問でもあります.
今、この分野に新たな競争相手がいます。
AI インフラストラクチャ企業である Modular AI は最近、Python の構文と C の移植性とパフォーマンスを組み合わせた新しいプログラミング言語 Mojo を発表しました。これは、AI の研究と生産に理想的な言語にすることを目標としています。
Mojo は Python の使いやすさと C のパフォーマンスを組み合わせ、比類のない AI ハードウェアのプログラマビリティと AI モデルのスケーラビリティを解き放ちます。さらに、Python よりも 35000 倍高速です。
Mojo の開発者によると:
Modular AI を開始したとき、新しいプログラミング言語を構築するつもりはありませんでした。しかし、ML/AI インフラストラクチャを統合するプラットフォームを構築していたときに、スタック全体のプログラミングが複雑すぎることに気付きました。
開発者によると、新しいプログラミング言語を構築する主な動機の 1 つは、ほとんどの最新のプログラミング システムがアクセラレータ (GPU など) に依存して動作し、データの読み込み、前処理と後処理、および外部との統合のみをサポートすることです。他の言語で記述されたシステム 動作時に CPU に「フォールバック」する代わりに、Modular AI はこれらすべての機能を 1 つの言語に結合したいと考えています。
1 つの言語だけで実現できない理由はありません。このようにして、モジョが誕生しました。
そのため、機械学習で普及しているアクセラレータやその他の異種システムをサポートできる、革新的でスケーラブルなプログラミング モデルが必要です。これは、Modular AI が、強力なコンパイル時のメタプログラミング、アダプティブ コンパイル テクノロジの統合、コンパイル プロセス全体でのキャッシング、および既存の言語がサポートしていないその他のものを備えたプログラミング言語を構築することを意図していることを意味します。これがモジョが向かっているところです。
MLIR を活用する Mojo の機能により、Mojo 開発者は、ベクター、スレッド、および AI ハードウェア ユニットを活用できます。テストによると、Mojo は Python よりも 35000 倍高速です。
Python が人気を博し、AI の最も重要なプログラミング言語になった重要な理由は、多数のライブラリと豊富なエコロジーがあることです。これらの Python ライブラリを活用し、Python エコシステムと完全に互換性を持たせるために、Mojo のドキュメントによると、Mojo は完全に新しいコード ベースを持っていますが、概念的にゼロから始めたわけではありません。Python を採用すると、Mojo の設計作業が大幅に簡素化され、ほとんどの構文は Python に似ています。
Python 開発者にとって、モジュラー AI のアプローチにより、開発者は Mojo にすぐに慣れることができます. 現在、Mojo は既に Python の多くのコア機能 (async/await、エラー処理、Variadic など) をサポートしていますが、Mojo はまだ開発途上にあります。開発段階の初期段階では、Mojo はまだクラスをサポートしていません。
Modular AI は、Python コードを Mojo に転送したい開発者に非常に優れた互換性を提供するために、将来的に移行ツールも提供する予定です。
開発者は、Modular AI の JupyterHub ベースの Playground で最初に試すことができます。チュートリアルを実行して、独自の Mojo コード (リンク) を作成してください。Mojo は将来もオープン ソースのままになります。