Nota: El siguiente artículo le ayudará: Conozca Mojo: un nuevo lenguaje de programación para desarrolladores de IA que combina la facilidad de uso de Python y el poder de C para una programabilidad inigualable…
El campo de la inteligencia artificial está en auge. En los últimos años, la IA y el ML han evolucionado gradualmente, por lo que ahora todas las empresas están introduciendo la IA en sus productos y tratando de garantizar que sus aplicaciones tengan una excelente usabilidad. Recientemente, una popular empresa emergente, Modular AI, lanzó un nuevo lenguaje de programación llamado Mojo.
Mojo puede acceder directamente al hardware informático de inteligencia artificial, lo que lo convierte en un gran complemento para los inventos basados en IA.
Mojo tiene las capacidades de Python y el lenguaje C, con la facilidad de uso de Python y el poder de C. Modular AI desarrolló este lenguaje de programación para superar las limitaciones de Python. Debido a que Python es menos escalable, no se puede utilizar en grandes cargas de trabajo ni en dispositivos periféricos.
Debido al factor de escalabilidad, es menos útil para el entorno de producción, por lo que también se incluyen otros lenguajes como C++ y CUDA para una implementación perfecta de la IA en el entorno de producción.
Mojo permite una interoperabilidad fluida con el ecosistema Python al integrar sin esfuerzo varias bibliotecas como Numpy, Matplotlib y su propio código personalizado. Mojo permite a los usuarios aprovechar al máximo las capacidades del hardware utilizando un compilador avanzado y un tiempo de ejecución heterogéneo, como por ejemplo: B.
múltiples núcleos, unidades vectoriales y unidades aceleradoras especializadas. Los usuarios pueden incluso desarrollar aplicaciones en Python que pueden optimizarse para hardware de IA de bajo nivel sin necesidad de C++ o CUDA, pero que aún conservan un rendimiento similar al de esos lenguajes pero sin ninguna complejidad.
Mojo utiliza tecnología de compilación moderna para aumentar la velocidad de ejecución del programa y la productividad del desarrollador. Una característica clave de Mojo es su diseño tipográfico, que permite al compilador tomar mejores decisiones sobre la asignación de memoria y la representación de datos. Esto aumenta exponencialmente el rendimiento de la ejecución.
Mojo también admite abstracciones gratuitas, que los desarrolladores utilizan para definir construcciones de alto nivel sin sacrificar el rendimiento. Esta característica permite la creación de código expresivo y legible mientras mantiene la eficiencia de las operaciones de bajo nivel.
Mojo incluso tiene seguridad de memoria que ayuda a prevenir errores comunes relacionados con la memoria, como desbordamientos del búfer y punteros faltantes. Además, Mojo proporciona capacidades de metaprogramación y autoajuste en tiempo de compilación. El autoajuste optimiza el rendimiento del programa durante la compilación y la metaprogramación en tiempo de compilación permite a los programas cambiar su propia estructura y comportamiento durante la fase de compilación.
Esta característica permite a los desarrolladores crear código más eficiente generando implementaciones específicas basadas en ciertas condiciones de tiempo de compilación.
La potencia informática de Mojo supera a la de Python porque puede acceder directamente al hardware informático de IA. Puede ser 35.000 veces más rápido que Python mientras ejecuta algoritmos como Mandelbrot. Debido al potente tiempo de ejecución de Modular y la aplicación completa de la tecnología de representación intermedia de niveles múltiples, Mojo ejecuta hardware de IA directamente, incluidas funciones de hardware de bajo nivel, como el acceso a subprocesos, TensorCores y extensiones AMX.
Mojo aún está en desarrollo y los investigadores han mencionado que cuando esté finalizado, se ajustará a un superconjunto estricto de Python.
En resumen, Mojo parece ser un lenguaje prometedor para todos los desarrolladores de IA. Combina capacidades de Python y C y permite una programabilidad sin precedentes del hardware de IA y una extensibilidad de los modelos de IA.
Tabla de contenidos
