今回はPythonの使いやすさと
C言語のパフォーマンスを併せ持つ
新プログラミング言語「Mojo」が
Colabで使える様になったので試してみました

解説動画はこちら


 
Mojoについて

MojoはPythonのスーパーセットとなる
新しい言語で、Pythonに比べて
パフォーマンスとメモリの安全性が向上しています

コンパイル言語になるので
少しだけやることは増えますが
Pythonの構文はサポートされていて
慣れればPython言語と同じように
コードを書き進める事が
出来るんじゃないかと思います



Mojo



Mojoのインストール

ライセンス登録すると
インストールコマンドが記載された
ページに飛ばされます

WindowsやMacなど、環境ごとの
コマンドが記載されていますので
Google Colabで動かす場合は
「Linux」を選びましょう

次のコマンドがライブラリ取得のコマンドです

!curl https://get.modular.com | \
  MODULAR_AUTH= <自分のMODULAR_ID> \
  sh -

実行の際には各個人事にIDが変わるので
自身のコマンドを手に入れて実行して下さい


ライブラリ取得できたら
次はインストールコマンドです

!modular install mojo

普通に実行すれば
問題なくインストール出来るかと思います

インストールが終わったかどうかは
確認コマンドで確認できます

!export MODULAR_HOME="/root/.modular" && \
export PATH="/root/.modular/pkg/packages.modular.com_mojo/bin:$PATH" && \
mojo --version

mojo 0.3.1 (a3eed7c8)


MojoとPythonの速度比較


さて、それではPythonとMojoで
同じコードでの速度を比較検証してみましょう

3重ループでカウントするだけの
すごくシンプルな関数を実行して
時間を測るというコードになっています

・Pythonのコード

# サンプルコード
import time

def test_def(n):
    count = 0.0
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            for k in range(n):
                count += 1.0
    return count


# Pythonでの実行時間
start_time = time.time()
n=500
print(test_def(n))
elapsed_time = time.time() - start_time
print(f"{elapsed_time}s")

1億2千5百万回計算して
7-8秒ほど掛かる様です


・Mojoのコード

Mojoの場合は一度ファイルとして
作成しないといけません

ソースコードをそのままファイル化します

Mojoファイルの作成コマンド

%%writefile main.mojo

from time import now

def sample_def(n):
    var count: Float64 = 0.0
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            for k in range(n):
                count += 1.0
    return count

def main():
    let start_time = now()

    let n: Int64 = 500
    count = sample_def(n)
    print(count)

    let end_time = now()
    let execution_time = Float64(end_time - start_time) / 1000_000_000
    print(execution_time)

これを実行するとGoogle Colabのファイル置き場に
main.mojoが作成されるハズです

このファイルをコマンドで動かします
mojoファイルを実行するコマンドはこれです

# Mojoの実行
!export MODULAR_HOME="/root/.modular" && \
export PATH="/root/.modular/pkg/packages.modular.com_mojo/bin:$PATH" && \
mojo main.mojo

単純だけども、時間の掛かる計算をやらなければ
いけない場合に、一部をmojoに書き換えておけば
その分格段に速くなりそうですね

複雑なものだとコードの差異が大きいので
大変そうですが、簡単なアルゴリズムの
書き換え程度なら、実用出来かなと思いました

今後は機械学習系の実装も
徐々にMojoに置き換わって行くのかなと
推測します

速くなる分には
何のデメリットも無いですもんね
今後の動きを期待したいです

今回はMojoをGoogle Colabで試してみました
それでは

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