Mojo: LLVM-Gründer will Python für KI-Anwendung aufbohren
Chris Lattner hat LLVM begründet und Swift erfunden. Die Sprache Mojo soll Vorteile von Python und C vereinen.
Die neue Programmiersprache Mojo soll allen KI-Programmierern eine Heimat bieten und dabei die Einfachheit von Python mit der Geschwindigkeit von C kombinieren. Das zumindest verspricht das KI-Startup Modular, das von LLVM-Gründer Chris Lattner mitbegründet worden ist und von diesem derzeit als CEO geführt wird.
Mojo baut dabei direkt auf Python auf, das als Grundlage der aktuellen KI-Forschung gilt und für zahlreiche Frameworks wie etwa Tensorflow oder Pytorch genutzt wird. Die neue Sprache soll offenbar eine Art Übermenge für Python selbst sein und den Zugriff auf das komplette Python-Ökosystem bieten. Modular zählt hier vor allem die für Berechnungen wichtigen Bibliotheken Numpy und Pandas auf.
Erreicht werden sollen die Geschwindigkeitsverbesserungen von Mojo vor allem dank einer Laufzeitumgebung, die Modular selbst erstellt, sowie der Compilertechnik MLIR. Bei dieser handelt es sich um eine neue Art der Intermediate Representation (IR), die Lattner selbst gemeinsam mit weiteren Forscher bereits vor mehr als drei Jahren vorstellte.
Statt diese Art der Compiler-Zwischenschicht je Sprache selbst zu erstellen oder auch für bestimmte Hardware zu optimieren, soll MLIR durch einen Mehrschichtansatz (Multi-Level) eben verschiedene Probleme lösen, diese aber letztlich in einem Projekt zusammenführen.
Für Mojo ergebe sich dank MLIR ein Zugriff auf die Beschleunigereinheiten von KI-Hardware. So sollen Threads ebenso genutzt werden können wie Low-Level-Funktionen, etwa Tensor-Cores oder die AMX-Erweiterungen. Bei spezifischen numerischen Berechnungen soll Mojo so bis zu 35.000-fach schneller sein als Python und damit auch schneller als üblicher C++-Code.
Noch befinde sich Mojo in der Entwicklung. Modular bietet aber eine Art Spielwiese auf Grundlage von Jupyter-Hub, um die Sprache bereits auszuprobieren. Dazu ist allerdings noch eine Anmeldung notwendig.
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