今回はAI/機械学習に特化した
解説動画はこちら
Python++ みたいな感じでしょうか
Pythonエコシステムと互換性がある
新プログラミング言語
「Mojo」を取り上げてみました
解説動画はこちら
Mojo言語とは
Python言語をベースにした
パフォーマンスやデプロイ問題を解決した
新しいプログラミング言語で
Python言語の拡張版のような位置付け
Python言語の拡張版のような位置付け
Python++ みたいな感じでしょうか
Python言語の利点、欠点
・Pythonの利点
読みやすい、覚えやすい
有能なライブラリが豊富で
機械学習のための標準言語になっているのが
大きな利点です
大きな利点です
・Pythonの欠点
遅い、とにかく遅い
(現在でもCやRustなどを併用する方法も有るが
他の言語も学ばないといけない)
ライブラリの依存性問題がある
かなり致命的とも言える欠点があります
かなり致命的とも言える欠点があります
Mojo言語の特徴
Pythonエコシステムと互換性がある
(まだ未完成な所が残っているっぽい)
コンパイル型言語である
(ライブラリの依存関係問題も解決される)
関数を作成する際に「def」の代わりに
「fn」を使用してより高速な「モード」を選択できる
「class」の代わりに「struct」を使用すると
ポインタを追いかけ回すことなく
データ構造で使用することができる
C言語並に高速なコードが
Pythonコードを少し変更するだけで
書けてしまうっぽい
まだまだ特徴は有りそうですが
全部を理解するには時間が掛かりそうです
書けてしまうっぽい
まだまだ特徴は有りそうですが
全部を理解するには時間が掛かりそうです
Mojo言語のメリット
TensorFlow や PyTorch などの
機械学習フレームワークがC++ で実装されているが
これを1つの言語に置き換えられる可能性があります
デプロイ時にコンパイルされたファイルを使用するので
依存関係を気にする必要が無くなる可能性があります
とにかく速いらしいです!!
ベンチマークでは35000倍高速化出来たとか・・・
本当ならMLOpsが超はかどるでしょうね
Mojo言語のまとめ
Pythonと互換性が有って
高速で動作し、デプロイも楽になる
夢のようなプログラミング言語が開発中
ただし、Get start で申し込んでも waitlist で
待ち状態のため実際に使えないから
確認は出来ていない状況です
今後のML業界の標準言語に置き換わって行くのか?
これからの開発を待ちたいと思います
それでは
待ち状態のため実際に使えないから
確認は出来ていない状況です
今後のML業界の標準言語に置き換わって行くのか?
これからの開発を待ちたいと思います
それでは