mojo入门介绍

什么是 Mojo

Mojo🔥 是基于 Python 而生的编程语言，它结合了 Python 的简易性和 C 语言的强大性能，能够实现硬件的丰富功能，如多核、向量单元和加速器单元。Mojo🔥能对大量低级 AI 硬件进行编程，并且轻松扩展模型，为开发者提供卓越的性能体验。

目的

Mojo🔥旨在解决其他任何语言都无法解决的各种人工智能开发挑战，因为Mojo🔥是第一种从头开始使用MLIR（一种理想的用于异构硬件的编译器基础设施，从CPU和GPU到各种人工智能ASIC）构建的编程语言。

MLIR是程序的中间表示，与汇编语言没有什么不同，在汇编语言中，一组连续的指令是对内存中的值进行操作。

更重要的是，MLIR是模块化和可扩展的。MLIR由越来越多的”方言”组成。 每种方言都定义了运算和优化：例如，‘数学’方言提供了正弦和余弦等数学运算，‘amdgpu’方言提供了特定于AMD处理器的运算，等等。

效率

Mojo🔥团队介绍称，Mojo🔥语言可以充分利用 Mac CPU 内核和矢量单元来实现加速。根据他们提供的测试 —— 使用 matmul.mojo 运行一个矩阵乘法示例。

在 Apple MacBook Pro M2 Max 上，与纯 Python 实现的版本相比，Mojo 的速度大约比 Python 快 90,000 倍。

Mojo 的优点

• 可用性和可编程性

开发者使用 Mojo🔥

进行编程，无需再单独掌握 C++ 或 CUDA 等其他语言，通过 Mojo 一种语言即可完成 AI 模型所有内容的编写。Mojo🔥

的高级语法完全基于 Python，其使用起来像 Python 一样简单，但具有 C++ 和 Rust 的性能。并且 Mojo 能够实现自动并行化，很大程度降低了开发者的使用门槛。

• 性能强大

Mojo🔥的性能号称比 Python 快 90,000 倍。因为 Mojo🔥是静态编译的，静态编译语言的代码在执行之前经过编译器编译过程，将代码直接编译成机器码。在运行时不需要进行解释或动态编译，从而在计算密集型任务上具有明显的性能优势。此外，Mojo 利用 MLIR，使开发人员可以轻松利用向量、线程和 AI 硬件单元。

• 互操作性和可扩展性

Mojo🔥支持访问完整的 Python 科学计算库，如 Numpy、SciPy、Pandas、Matplotlib 以及用户自定义代码，提供了丰富的机器学习算法、工具以及深度学习框架等，随着时间的推移将发展成 Python 的超集，使得在 Mojo 上开发和训练复杂的机器学习模型更加容易和高效。

总之，Mojo🔥是面向 AI 的编程语言，是一种创新且可扩展的编程模型，用于解决开发者在构建机器学习基础设施时，面临的整个堆栈编程过于复杂的问题。Mojo 又被称为 Python 的超集，它比 Python更适用于系统编程，同时，Mojo 支持任何 Python 模块导入 Mojo 程序中，让开发者可以充分使用高性能代码，不会增加开发门槛。另外，在 AI 模型开发过程中，Mojo 可以通过“fn”创建函数，以构建更复杂的函数管道或函数链，从而实现更高级的功能，为 AI 模型创新提供更稳定、快速、高质量的开发环境。

基于Cloud studio快手体验

Cloud Studio（云端 IDE）是基于浏览器的集成式开发环境，为开发者提供了一个稳定的云端工作站。用户在使用 Cloud Studio 时无需安装，随时随地打开浏览器即可使用。

登陆后选择 Mojo 镜像，点击和直接可以编辑、运行，也可以按需提高运行的资源配置，使用示例如下所示：

等待环境假装完毕

加载完毕以后我们就看到了下面的工作环境

点击选中hello.🔥文件进行编辑

运行即可