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Intelligence artificielle Discussion :

Mojo : un nouveau langage de programmation pour l'IA qui serait 35 000 fois plus rapide que Python


Sujet :

Intelligence artificielle

  1. #1
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    Par défaut Mojo : un nouveau langage de programmation pour l'IA qui serait 35 000 fois plus rapide que Python
    Mojo : un nouveau langage de programmation pour les développeurs d'IA qui tente de combiner la syntaxe de Python avec la portabilité et la rapidité de C
    il serait 35 000 fois plus rapide que Python

    La startup Modular AI, spécialisée dans les infrastructures d'IA, a dévoilé cette semaine Mojo, un nouveau langage de programmation qui combine la syntaxe de Python avec la portabilité et la rapidité de C. L'équipe affirme que cela devrait le rendre idéal à la fois pour la recherche et la production. Il vise à résoudre le double problème de l'informatique hétérogène en unifiant l'informatique haute performance et les cas d'utilisation dynamiques. Mojo prend en charge plusieurs backends matériels, notamment les CPU, les GPU, les TPU et les ASIC (Application-specific integrated circuit) personnalisés. En outre, l'entreprise affirme que Mojo est 35 000 fois plus rapide que Python.

    Langage de programmation Mojo : quels sont ses caractéristiques et ses avantages ?

    Modular AI est une startup américaine spécialisée dans les infrastructures d'IA fondée par Tim Davis et Chris Lattner, deux anciens employés de Google. La société vient de lancer Mojo, un nouveau langage de programmation qui tente de combler le fossé entre la recherche et la production en combinant le meilleur de la syntaxe Python avec la programmation de systèmes et la métaprogrammation. « Mojo permet une programmabilité inégalée du matériel d'IA et l'extensibilité des modèles d'IA. Vous pouvez écrire du code portable plus rapide que le C et interopérer de manière transparente avec l'écosystème Python », indique la documentation du langage.


    Modular AI affirme qu'elle n'avait pas l'intention de créer un nouveau langage de programmation. « Mais alors que nous construisions notre plateforme avec l'intention d'unifier l'infrastructure ML/AI mondiale, nous avons réalisé que la programmation à travers toute la pile était trop compliquée », note l'équipe. Cela signifie qu'il faut construire un langage de programmation avec une métaprogrammation puissante au moment de la compilation, l'intégration de techniques de compilation adaptatives, la mise en cache tout au long du flux de compilation, et d'autres choses qui ne sont pas prises en charge par les langages existants. Mais ils ne sont pas partis de zéro.

    Mojo exploitera l'ensemble de l'écosystème des bibliothèques Python, tout en étant construit sur une toute nouvelle base de code. Ceci, ainsi que la capacité de calcul élevée de C/C++, permettra aux développeurs d'IA Python de s'appuyer sur Mojo, au lieu de se rabattre sur C ou C++. Selon les développeurs, l'une des principales motivations de la création de Mojo est que la plupart des systèmes de programmation modernes s'appuient sur des accélérateurs tels que les GPU pour les opérations, et ne s'appuient sur les CPU principaux que pour les opérations de support telles que le chargement des données, le prétraitement et le post-traitement, etc.


    La startup souhaitait prendre en charge l'ensemble de ces opérations dans un seul et même langage. De plus, pour ne pas avoir à construire et à innover une nouvelle syntaxe ou une nouvelle communauté, l'entreprise a décidé d'opter pour Python et son écosystème. Mojo restera également open source jusqu'à ce qu'il devienne le superset de Python 3. Voici quelques-unes des principales caractéristiques et avantages cités par Modular AI pour Mojo :

    • prise en charge native de plusieurs backends matériels : Mojo prend en charge plusieurs backends matériels, notamment les CPU, les GPU, les TPU et les ASIC personnalisés, ce qui permet aux développeurs de tirer parti des atouts de chaque type de matériel ;
    • syntaxe et sémantique de haut niveau : Mojo possède une syntaxe et une sémantique de haut niveau similaires à celles de Python, ce qui facilite son apprentissage et son utilisation par les développeurs familiers de Python ;
    • parallélisation automatique : Mojo parallélise automatiquement le code sur plusieurs backends matériels, ce qui facilite l'écriture d'un code parallèle efficace sans avoir à se préoccuper des détails de bas niveau de la parallélisation ;
    • inférence et vérification de type : Mojo dispose d'un puissant système d'inférence et de vérification des types qui permet de détecter les erreurs à la compilation, réduisant ainsi la probabilité d'erreurs à l'exécution ;
    • compilation statique : Mojo est compilé de manière statique, ce qui signifie que le code est compilé avant d'être exécuté, ce qui se traduit par des temps d'exécution plus rapides et une meilleure optimisation.


    Quels sont les défis et la concurrence auxquels le langage Mojo pourrait faire face ?

    Mojo est le nouveau venu dans le domaine de l'IA. Il promet quelque chose qui, s'il s'avère exact, pourrait révolutionner l'IA d'une manière qui pourrait rendre toutes les applications d'IA des centaines de fois plus rapides. Le langage de programmation vise à concurrencer des langages plus établis dans le domaine comme Python, Julia, et Rust. Selon l'enquête Stack Overflow Developer Survey 2022, Rust est le langage le plus apprécié, et ce depuis sept ans sans interruption. Le problème de Rust est sa syntaxe complexe, qui rend son apprentissage difficile. Malgré cela, Rust est utilisé par Meta, Dropbox, et Google prévoit de l'implémenter également.


    L'enquête rapporte en outre que Julia s'est classé dans le top 5 des langages les plus appréciés, battant Python. Il en était de même l'année précédente. Répondant à des questions sur Hacker News à propos de la comparaison entre Julia et Rust, et des plans pour concurrencer Python, Chris Lattner, l'un des co-créateurs de Mojo, a fait l'éloge de Julia comme étant un "langage merveilleux et une communauté merveilleuse". Abordant les différences entre Julia et Mojo, il insiste sur le fait que Mojo a un tas d'avancées techniques par rapport à des langages comme Swift, Rust, C++, et même Julia, parce qu'il a appris d'eux et s'est construit à partir d'eux.

    Python (ou même Julia) n'est pas un langage privilégié pour la programmation de systèmes, mais surtout pour la construction de modèles d'IA. Bien qu'il surmonte cette limitation grâce à une liaison de bas niveau avec C et C++ pour la construction de bibliothèques, la construction de ces bibliothèques hybrides est une tâche compliquée qui nécessite la connaissance de C et C++. Mais construire ces bibliothèques hybrides est une tâche compliquée qui nécessite des connaissances en C et C++. C'est là que Mojo entre en jeu et le transforme en un langage de type Python intégrable et rétrocompatible, le "Pythonic-C".

    Dans les commentaires, certains affirment qu'il pourrait s'agir d'un remplaçant de Python, mais d'autres restent sceptiques quant à l'amélioration des performances promise par les créateurs de Mojo. Cependant, l'arène des langages de programmation reste imprévisible. Il pourrait s'agir d'un nouveau moment Julia dans le monde de la programmation, avec la syntaxe Python. Quoi qu'il en soit, OpenAI s'est lancé dans une mission quelque peu similaire avec Triton, son propre langage de programmation. Enfin, il faut noter qu'il y a un débat pour déterminer le langage qui pourrait servir à créer l'intelligence générale artificielle (IGA).

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    Certains plébiscitent Julia et d'autres Rust. Il est intéressant de noter qu'Elon Musk a tweeté sur le fait que l'IGA ne sera pas construit sur Python, mais sur Rust. Cela fait suite à sa déclaration selon laquelle il est un fan de Rust. Sur le fil de discussion, certains utilisateurs ont répondu qu'ils étaient du côté de Chris Lattner et qu'ils espéraient qu'il s'agirait de Swift, l'une des premières propositions de Lattner. Modular AI a déclaré : « et si c'était le meilleur de tous ? ». Lattner est également l'une des personnes à l'origine du projet LLVM, un ensemble de technologies modulaires et réutilisables de compilateurs et de chaînes d'outils.

    Sources : Modular AI (1,2), Mojo

    Et vous ?

    Quel est votre avis sur le sujet ?
    Que pensez-vous du langage de programmation Mojo ?
    Quels commentaires faites-vous sur les promesses de Mojo pour l'IA ?
    Mojo est-il une alternative viable à Python, Julia et Rust pour le développement de l'IA ?
    Mojo pourrait-il surpasser ses concurrents et devenir la norme pour le développement de l'IA ?

    Voir aussi

    Le langage de programmation Julia ne cesse de gagner en adoption au sein de la communauté scientifique : hausse de 87 % des téléchargements sur 2020, en raison de son rapport simplicité-performance

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  2. #2
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    J'ai lu la documentation de Mojo.

    En résumé, à terme, il cherche à devenir un sur-ensemble de Python.

    Le code ressemblera un peu à plusieurs langages qui cohabitent. Dans la page Mojo🔥 programming manual, les fonctions définies avec fn suivent des règles différentes que les fonctions définies avec def. De même, les structures de données définies avec struct suivent des règles différentes que les classes définies avec class. Mais c'est plutôt normal si on veut donner la possibilité d'écrire du code performant.

    À propos des performances, je vois qu'il y a des constructeurs de copie et de mouvement comme en C++ et que le compilateur travaille pour savoir statiquement quand détruire certains objets. Les auteurs de Mojo exagèrent quand ils disent que Mojo aura les mêmes performances de C++ et Rust, mais Mojo sera probablement plus performant que les langages dont tous les objets sont gérés par un ramasse-miettes.

    Dans la page Mojo🔥 roadmap & sharp edges, on voit qu'il reste beaucoup de boulot à faire.

    Que va devenir ce langage sur le long terme ? Il est encore trop tôt pour le savoir. Mais, à première vue, je pense que Mojo a plus de chances de réussir que Julia.

    En tout cas, s'il réussit à devenir un sur-ensemble de Python, alors il aura vaincu le principal frein à l'adoption de tout langage : la courbe d'apprentissage. Notre industrie freine beaucoup l'adoption de tout langage qui demande plus d'efforts en début d'apprentissage que les autres : le langage peut être une usine à gaz, mais doit paraître simple au début.

    Ensuite, si Mojo réussit à avoir un meilleur tooling que Python ou des bibliothèques exclusives de qualité, alors il pourra percer. Mais on ne peut pas savoir aujourd'hui si ça va arriver.

  3. #3
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    Bonjour,

    Moi... je n'ai pas lu la documentation. Par contre, j'ai regardé la Keynote. C'est trop commercial pour moi (dans le sens, trop de superlatif pour présenter leurs produits). D'ailleurs, ils ne présentent pas que Mojo (qui au final, ne possède que les dix dernières minutes de la présentation), mais aussi une nouvelle API permettant d'écrire un seul code pour faire de l'IA à destination de n'importe quel CPU/GPU et autres trucs. L'idée est sûrement bonne (je ne peux pas trop me prononcé, ce n'est pas mon domaine), mais j'aurais préféré un truc ouvert et tout comme Khronos pour cela.
    Revenons à Mojo. Le coup de plus rapide que C/C++... hum... tousse tousse. Voilà, c'est exagéré. De ce que je vois, c'est que Mojo apporte : l'allocation mémoire, les structures (de vraies structures à la C/C++ ), les instructions SIMD, une facilité à la parallélisation, au tiling et à l'autotune. Enfin, ça, c'est en regardant la présentation et dans la présentation, tout semble beau, tout brille, mais je doute que ce soit aussi simple/direct dans la vraie vie.
    Alors, oui, Mojo sera plus rapide que Python et a l'avantage de pouvoir réutiliser l'écosystème de Python, mais pour cela, on alourdit le langage et on lui donne des fonctionnalités avancées et poussées pour accélérer le code. En fait, cela revient à faire un code naïf en C++ et après, de dire: regardez, en utilisant le multithread, le SIMD, bah j'ai un programme N fois plus rapide. Rien de nouveau et la complexité du code augmente inévitablement. Alors, oui, leur enrobage de ces aspects avancés pourra aider certains développeurs Python a les utiliser, sans avoir à réécrire leur programme.

    Un dernier aspect, c'est que leur truc est fermé (pour le moment ?). D'expérience, il sera fermé tant qu'il apportera des sous à la société et si la communauté (ou les investisseurs) n'accroche pas, bah il sera ouvert et... peut être... repris par la communauté open source (ou pas). Bref, ils n'ont pas donné d'échéance à cet aspect et je trouve que cela apporte une incertitude.

    Comme la dit Pyramidev, y a du boulot à faire. Je n'ai pas regardé la roadmap, mais leur Github où ils collectent les retours/bugs rencontrés par ceux qui ont essayé.
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  4. #4
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    Par défaut Mojo ou Rust ?
    Personnellement si j'avais du temps et des efforts à investir dans l'apprentissage d'un nouveau langage, j'investirais sur RUST et pas sur MOJO.
    Rust est un langage qui est un mélange de C++ et d'ADA dans sa syntaxe, il est sécurisé et rapide.

  5. #5
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    Par défaut Mojo est disponible en téléchargement local pour les systèmes Linux
    Mojo est disponible en téléchargement local pour les systèmes Linux, et arrivera sur Mac et Windows dans les prochaines versions.

    Depuis le lancement du langage de programmation Mojo le 2 mai dernier, plus de 120 000 développeurs se sont inscrits pour utiliser le Mojo Playground et plus de 19 000 développeurs discutent activement de Mojo sur Discord et GitHub. Aujourd'hui, Modular annonce la prochaine étape importante dans l'évolution de Mojo : Mojo est maintenant disponible en téléchargement local, en commençant par les systèmes Linux, et en ajoutant Mac et Windows dans les prochaines versions.

    Alors que le Mojo Playground fournit une introduction facile au langage, la chaîne d'outils locale Mojo permet aux développeurs d'accomplir bien plus. Les outils de développement locaux permettent d'accéder à toute la puissance de Mojo, y compris un ensemble complet de fonctions de compilateur et d'outils IDE qui facilitent la construction et l'itération des applications Mojo.

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    Voici un tour d'horizon de ce que contient le SDK Mojo. Mais d'abord, un petit rappel de ce qu'est Mojo et comment il peut vous être utile.

    Mojo : un langage "Python++" haute performance pour la programmation

    Mojo est un nouveau langage de programmation pour les développeurs d'IA qui deviendra un sur-ensemble de Python au fil du temps. Il permet d'ores et déjà de s'intégrer de manière transparente à un code Python arbitraire et dispose d'un modèle de programmation évolutif pour cibler les systèmes critiques en termes de performances, notamment les accélérateurs (par exemple les GPU) qui sont omniprésents dans le domaine de l'IA.

    Mojo s'adapte à votre situation actuelle et vous permet d'adopter progressivement de nouvelles fonctionnalités pour obtenir des performances élevées là où vous en avez besoin. Mojo combine le meilleur des langages dynamiques et statiques, et peut atteindre jusqu'à 68 000 fois les performances de Python aujourd'hui.

    Voici quelques avantages importants que Mojo offre aux utilisateurs :

    • Écrire tout dans un seul langage : Mojo s'adresse aux développeurs d'IA là où ils se trouvent, en combinant la convivialité de Python et les fonctionnalités de programmation de systèmes qui obligent les développeurs à recourir au C, au C++ ou à CUDA. Vos équipes de recherche et de déploiement peuvent désormais travailler dans une base de code commune, rationalisant ainsi le flux de travail de la recherche à la production.
    • Débloquez les performances de Python : Python est omniprésent, mais n'est pas l'outil adéquat pour les tâches nécessitant des performances élevées ou du matériel exotique. Mojo permet des performances élevées sur les CPU, ainsi que la prise en charge d'accélérateurs exotiques tels que les GPU et les ASIC, offrant des performances comparables à celles de C++ et de CUDA.
    • Accédez à l'ensemble de l'écosystème Python : Mojo offre une interopérabilité totale avec l'écosystème Python, ce qui permet d'utiliser les bibliothèques Python tout en profitant des fonctionnalités et des performances de Mojo. Par exemple, vous pouvez mélanger NumPy et Matplotlib avec votre code Mojo.
    • Améliorez vos charges de travail d'IA : Mojo s'intègre étroitement au moteur d'IA modulaire, ce qui vous permet d'étendre facilement vos charges de travail d'IA avec des opérations personnalisées, y compris des opérations de prétraitement, de post-traitement et des algorithmes mathématiques de haute performance. Vous pouvez intégrer la fusion de noyaux, la réécriture de graphes, les fonctions de forme, etc.

    Avec de simples modifications du code Python existant, vous pouvez obtenir des accélérations significatives (>68 000x) avec Mojo pour les charges de travail liées au calcul.

    Mojo est maintenant disponible en téléchargement sur votre ordinateur, mais Mojo est bien plus qu'un compilateur.

    La boîte à outils Mojo

    La première version du Mojo SDK est livrée avec tout ce dont on a besoin pour développer facilement des programmes Mojo. Cela inclut les outils suivants :

    • mojo driver : fournit un shell (pour read-eval-print-loop ou REPL), et vous permet de construire et d'exécuter des programmes Mojo, d'empaqueter des modules Mojo (y compris le support de l'extension!), de générer des docs, et de formater du code
    • Extension pour Visual Studio Code (VS Code) : prend en charge diverses fonctions de productivité telles que la coloration syntaxique, la complétion de code, etc.
    • Noyau Jupyter : permet de créer et d'exécuter des carnets Mojo, y compris du code Python
    • Support de débogage (à venir) : entrer dans les programmes Mojo en cours d'exécution et les inspecter, même en mélangeant les cadres de pile C++ et Mojo.

    Cette version initiale du SDK prend en charge les systèmes X86/Linux, et sera étendue à d'autres systèmes d'exploitation, matériels et fonctionnalités d'outils dans les prochaines mises à jour.

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    Pilote Mojo

    Tout comme avec Python, vous pouvez commencer à programmer dans une REPL en lançant la commande mojo. De plus, Mojo vous permet de construire des exécutables compilés statiquement que vous pouvez déployer sans aucune dépendance. Par exemple, vous pouvez compiler et exécuter le programme hello.🔥 comme suit :
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    $ mojo build hello.🔥
     
    $ ./hello
    Hello Mojo 🔥!
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    $ ls -lGtranh hello*
    -rw-r--r-- 1 0   817 Sep  3 23:59 hello.🔥
    -rwxr-xr-x 1 0   22K Sep  3 23:59 hello
    Un binaire compilé statiquement de 22 kb est plutôt cool, et est rendu possible par la gestion étroite des dépendances de Mojo.

    Extension Visual Studio Code

    Visual Studio Code est l'un des IDE les plus populaires au monde, et Mojo le supporte directement avec une extension officielle sur le Visual Studio Marketplace. Mojo prend ainsi en charge un certain nombre de fonctions de productivité pour les développeurs :

    • Mise en évidence de la syntaxe
    • Diagnostics et corrections
    • Définitions et références
    • Aide au survol
    • Formatage
    • Complétion du code


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    Le serveur de langue et l'extension vérifient le code Mojo et affichent les erreurs et les avertissements en ligne :

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    Intégration Jupyter

    Jupyter fournit un environnement puissant pour le développement interactif. Mojo inclut un noyau Jupyter afin que vous puissiez commencer immédiatement à utiliser les carnets Jupyter.

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    Support de débogage (bientôt)

    Dans une prochaine version, une expérience de débogage interactive sera ajoutée, qui fonctionne dans Visual Studio Code et via l'interface de ligne de commande LLDB. De plus, le débogueur de Mojo est capable de déboguer du code hybride Mojo/C/C++ dans la même session de débogage, ce qui permet aux développeurs de travailler avec du code hautement spécialisé.

    La première version de Mojo est maintenant disponible pour le développement local. Modular annonce que ce n'est qu'un début, qu'il continue à améliorer le langage et commencera à ouvrir certaines parties de Mojo plus tard dans l'année.


    Source : Modular

    Et vous ?

    Quel est votre avis sur cette annonce ?

    Voir aussi :

    Mojo : un nouveau langage de programmation pour les développeurs d'IA qui tente de combiner la syntaxe de Python avec la portabilité et la rapidité de C, il serait 35 000 fois plus rapide que Python

    Java, Python, Kotlin et Rust connaissent une croissance rapide, mais JavaScript reste le langage de programmation le plus populaire, selon une enquête de SlashData

    Codon, un compilateur Python avec les performances qui seraient équivalentes à celles de C/C++, et parfois supérieures, selon ses concepteurs
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