原副标题：LLVM&Swift之父正式宣布崭新AI合作开发C词汇”Mojo”，相容Python，且快35000倍
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不可否认，Python 是 AI 和 ML 应用领域领域最畅销的词汇，假如翻阅往后数月，即使是数月的 TIOBE 排行榜，Python 也始终占有着排行榜前三名的边线。随著近几天的 AI 的火爆，和 AI 在各金融行业的应用领域，Python 畅销的某种程度可望更进一步提高。
除 Python，Julia 也是许多合作开发人员优先选择的C词汇，「Julia 与否会替代 Python」也是经常会被我们谈及的难题。
现如今，那个应用领域领域又来了一个捷伊竞争对手。
AI 基础建设子公司 Modular AI 前段时间发布了一类捷伊C词汇 Mojo，Mojo 紧密结合了 Python 的句法和 C 词汇的可扩展性和操控性，最终目标是使其正式成为 AI 科学研究和制造的平庸优先选择。
Modular AI 是 Chris Lattner 和 Tim Davis 于 2022 年创办的子公司，最终目标是自上而下复建亚洲地区 ML 基础建设。在另一家目蛙的创业者子公司中，Chris Lattner 以 CEO 身分党委团队。
Chris Lattner 理工学院毕业于圣路易斯理工学院的软件工程系，具备建立和党委数个著名工程项目投资的实战经验，当中主要包括 LLVM、Clang、MLIR 和 CIRCT 等C++基础建设工程项目，他还称要建立了 Swift C词汇。
从 2005 年 7 月到 2017 年 1 月间，他曾党委苹果公司的合作开发人员辅助工具职能部门，随即，曾断断续续党委过Tesla的自动驾驶工程项目组。2017 年 8 月，Chris Lattner 在 Google Brain 工程项目组党委了 TensorFlow 基础建设组织工作，主要包括一连串硬体全力支持（CPU、GPU、TPU），底层运行时和C词汇组织工作。
Mojo 紧密结合了 Python 的易用性和 C 词汇的操控性，解锁了 AI 硬体无与伦比的可编程性和 AI 模型的可扩展性。另外，它比 Python 快 35000 倍。
Mojo 的合作开发商表示：
当我们创办 Modular AI 时，我们没有打算建立一类捷伊编程词汇。但是，当我们在建立我们的平台，打算统一 ML/AI 基础建设时，我们意识到整个栈的编程太复杂了。
根据合作开发人员的说法，构建新C词汇背后的主要动机之一是大多数现代编程系统依赖于加速器（如 GPU）进行操作，并且只有在全力支持数据加载、前后处理和与其他词汇编写的外部系统集成等操作时才会 “回退” 到 CPU，Modular AI 希望将所有这些功能都整合到一个词汇中。
我们认为没有理由不能只用一类语言来完成。因此，Mojo 诞生了。
因此他们想要的是一个创捷伊、可扩展的编程模型，并且可以全力支持加速器和其他机器学习中普遍存在的异构系统。这意味着 Modular AI 打算建立一个具备强大的编译时元编程的C词汇，整合自适应编译技术，在整个编译流程中进行缓存，和其他现有词汇不全力支持的东西。这就是 Mojo 的发展方向。
Mojo 能够利用 MLIR，使 Mojo 合作开发人员能够利用向量、线程和 AI 硬体单元。根据测试，Mojo 比 Python 快 35000 倍。
Python 之所以热门，正式成为 AI 最主要的C词汇的重要原因是其拥有大量的库和丰富的生态。为了利用这些 Python 库，并与 Python 生态完全相容，根据 Mojo 的文档，虽然 Mojo 拥有全捷伊代码库，但在概念上并没有真正从头开始。拥抱 Python 可以极大地简化了 Mojo 设计组织工作，大部分的句法也都与 Python 类似。
对于 Python 合作开发人员来说，Modular AI 这样的做法也可以让合作开发人员迅速熟悉 Mojo，目前 Mojo 已经全力支持 Python 的许多核心特性，主要包括 async/await、错误处理、Variadic 等，但是 Mojo 仍然处于非常早期的合作开发阶段，Mojo 目前即使还不全力支持类。
Modular AI 未来还将提供一个迁移辅助工具，为想把 Python 代码转移到 Mojo 的合作开发人员提供非常好的相容性。
合作开发人员现在可以率先在 Modular AI 基于 JupyterHub 的 Playground 中试用。通过教程运行并编写你自己的 Mojo 代码
（ https://www.modular.com/mojo），Mojo 未来也将保持开放源码。
相关链接： https://www.modular.com/mojo
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