公告写道,此次开源的是 Mojo 标准库核心部分,包含用于优化 AI 超参数的功能,这些超参数决定了神经网络处理数据的方式。
Mojo 标准库还处于积极开发阶段,变化迅速,因此我们首先开源其核心模块。 这是我们开源之旅的一个重要起点,而不是终点。
Mojo 开发商 Modular 公司表示,开源能让他们获得更多开发者的反馈,从而让 Mojo 得到更好的发展。另外,开源代码的方式有很多:有些项目提供源代码但不接受贡献;有些提供不透明的贡献流程,无法了解目标和路线图;有些虽然开源但不积极维护。
Modular 称他们选择了更彻底的开源方式:允许通过 GitHub pull request 提交外部贡献,鼓励开发者参与到 Mojo 的开发和完善中来,促进社区的壮大。
他们还分享了 Mojo 标准库完整的 commit 历史记录。从第一次 commit 开始,开放标准库的修订历史,可以使开发者能够追踪代码的演变过程,更好地理解代码的背景信息。
Mojo 是 Modular AI 公司开发的新编程语言,它结合了 Python 的易用性以及 C 语言的可移植性和性能,目标是使其成为 AI 研究和生产的理想选择。
Mojo刚发布时,官方介绍称它能够利用 MLIR,使 Mojo 开发者能够利用向量、线程和 AI 硬件单元。根据测试,Mojo 比 Python 快 35000 倍。
后续 Mojo 开放下载后,其团队刷新了自己的成绩,他们表示 Mojo 将动态和静态语言的优点结合在一起,性能可达到目前 Python 的 68000 倍。
等到 Mojo 发布 Mac 版本时, 其创始人 Chris Lat tner 称 Mojo + Apple Silicon 是强强联合,强上加强。
Mojo 团队介绍称,Mojo 语言可以充分利用 Mac CPU 内核和矢量单元来实现加速。根据他们提供的测试 —— 使用 matmul.mojo 运行一个矩阵乘法示例。
在 Apple MacBook Pro M2 Max 上,与纯 Python 实现的版本相比,Mojo 的速度大约比 Python 快 90,000 倍。
相关链接
https://www.modular.com/blog/the-next-big-step-in-mojo-open-source
https://github.com/modularml/mojo
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