全新Mojo编程语言现已开放下载 性能号称比Python快68000倍

Mojo 编程语言自诞生之初便备受瞩目——它由 Chris Lattner 创立的 Modular AI 公司研发，旨在融合 Python 的易用性与 C 语言的高性能，实现两者在同一平台上的完美结合。对于 AI 研究者和生产环境而言，这无疑是理想之选。

Chris Lattner 是何许人也？他不仅是 LLVM、Clang、MLIR、CIRCT 等编译器基础设施项目的核心创始人，还主导了 Swift 编程语言的开发。他曾长期担任苹果开发者工具部门负责人，随后短暂执掌特斯拉自动驾驶团队，之后又在 Google Brain 负责 TensorFlow 基础设施工作，涵盖从 CPU、GPU 到 TPU 的底层运行时和编程语言，几乎涉足了所有底层技术。

今年 5 月，Mojo 首次公开亮相便引发高度关注。官方数据显示，超过 12 万开发者注册了 Mojo Playground，另有 19 万人在 Discord 和 GitHub 上积极参与讨论。上个月底，Modular AI 更是宣布获得 1 亿美元融资，进一步印证了市场对其的期待。

9 月 7 日，Modular AI 正式宣布 Mojo 开放下载，这意味着开发者终于可以在本地环境中使用 Mojo 编写代码。目前仅支持 Linux 系统，Mac 和 Windows 版本官方承诺将尽快推出。此次发布的内容包括 Mojo 编译器及完整的 Mojo SDK，后者包含一整套开发者和 IDE 工具，用于构建和迭代 Mojo 应用。

Mojo SDK 的具体工具清单如下：

• mojo 驱动：提供 REPL shell，支持构建和运行 Mojo 程序、打包模块（包括扩展支持）、生成文档以及格式化代码。

• VS Code 扩展：提供语法高亮、代码自动补全等提高生产力的功能。

• Jupyter kernel：可在 notebook 中运行 Mojo 代码，并能无缝混合使用 Python。

• 调试工具（即将推出）：支持进入并检查正在运行的 Mojo 程序，甚至能够调试混合 C++ 与 Mojo 的框架。

刚发布时，官方介绍 Mojo 可以利用 MLIR 使开发者直接调用向量、线程和 AI 硬件单元。当时测试成绩显示，Mojo 比 Python 快 35000 倍。最近开发团队再次刷新纪录，他们将动态与静态语言的优点相结合，宣称性能已达到 Python 的 68000 倍。

▲ 确实配得上“Python++”这一称号。

接下来看看实际的代码体验。Mojo 的语法与 Python 极为相似，只需运行 mojo 命令即可进入 REPL。以下是用 Mojo 计算欧几里得距离的示例：

$ mojo
Welcome to Mojo! Expressions are delimited by a blank line.
Type `:mojo help` for further assistance.
1> %%python
2. import numpy as np
3. n = 10000000
4. anp = np.random.rand(n)
5. bnp = np.random.rand(n)
6> from tensor import Tensor
7. let n: Int = 10000000
8. var a = Tensor[DType.float64](n)
9. var b = Tensor[DType.float64](n)
10. for i in range(n):
11.    a[i] = anp[i].to_float64()
12.    b[i] = bnp[i].to_float64()
13> from math import sqrt
14. def mojo_naive_dist(a: Tensor[DType.float64], b: Tensor[DType.float64]) -> Float64:
15.    var s: Float64 = 0.0
16.    n = a.num_elements()
17.    for i in range(n):
18.       dist = a[i] - b[i]
19.       s += dist*dist
20.    return sqrt(s)
23> fn mojo_fn_dist(a: Tensor[DType.float64], b: Tensor[DType.float64]) -> Float64:
24.    var s: Float64 = 0.0
25.    let n = a.num_elements()
26.    for i in range(n):
27.       let dist = a[i] - b[i]
28.       s += dist*dist
29.    return sqrt(s)
30.
31> let naive_dist = mojo_naive_dist(a, b)
32. let fn_dist = mojo_fn_dist(a, b)
33. print(fn_dist)
34. 1290.8521425092235
35. print(naive_dist)
36. 1290.8521425092235

除了 REPL 和 notebook 模式，Mojo 还支持构建静态编译的可执行文件，这意味着你可以直接部署，无需额外依赖。例如，从官方的示例仓库中编译并运行 hello.mojo：

$ mojo build hello.mojo
$ ./hello
Hello Mojo !
963
$ ls -lGtranh hello*
-rw-r--r-- 1 0   817 Sep  3 23:59 hello.mojo

总结来说，Mojo 正在将“Python 的便捷”与“C 的高效”融为一体，并且已经可以实际体验。至于它能否真正取代 Python 成为 AI 领域的标配，时间将给出答案。

你是一名 AI 行业编辑，请围绕下面这条热点输出一份资讯解读：
热点：全新Mojo编程语言现已开放下载 性能号称比Python快68000倍要求：
1. 先用一句话解释这条热点在讲什么
2. 再总结它为什么重要
3. 说明会影响哪些 AI 产品或内容方向
4. 最后给出 3 个适合资讯站使用的标题