Halo, sobat MondayPedia ! Apakah kamu sudah pernah mendengar tentang Mojo Lang? Jika belum, maka kamu harus tahu tentang bahasa pemrograman yang satu ini. Mojo Lang adalah bahasa pemrograman yang dirancang khusus untuk AI hardware,
seperti GPU yang mendukung CUDA. Mojo Lang mampu melakukan ini dengan menggunakan Multi-Level Intermediate Representation (MLIR) untuk menyesuaikan berbagai jenis hardware tanpa menambah kompleksitas. Selain itu, Mojo Lang juga
merupakan superset dari Python, yang artinya kamu tidak perlu belajar bahasa pemrograman baru untuk menggunakannya.
Apa itu Mojo Lang?
Mojo Lang adalah bahasa pemrograman yang dibuat oleh
Modular, sebuah startup yang berfokus pada pengembangan AI hardware dan software. Mojo Lang dibuat
dengan tujuan untuk menjembatani kesenjangan antara penelitian dan produksi AI dengan menggabungkan sintaks dan ekosistem Python dengan fitur-fitur sistem programming dan metaprogramming. Mojo Lang masih dalam tahap awal pengembangan,
tetapi direncanakan untuk menjadi superset dari Python seiring waktu. Artinya, semua kode Python yang valid juga bisa dijalankan di Mojo Lang, tetapi tidak sebaliknya.
Mojo Lang menggunakan MLIR sebagai dasar untuk menghasilkan kode yang optimal dan portabel untuk berbagai jenis hardware AI, seperti GPU, TPU, FPGA, dan lain-lain. MLIR adalah sebuah framework yang memungkinkan representasi kode
pada berbagai tingkat abstraksi, mulai dari tingkat tinggi (high-level) hingga tingkat rendah (low-level). Dengan MLIR, Mojo Lang bisa menghasilkan kode yang sesuai dengan spesifikasi dan kemampuan hardware yang digunakan, tanpa
perlu menulis kode secara manual untuk setiap hardware.
Apa itu MLIR?
MLIR adalah singkatan dari Multi-Level Intermediate Representation, yaitu sebuah pendekatan baru untuk membangun infrastruktur compiler yang dapat digunakan kembali dan diperluas. MLIR bertujuan untuk mengatasi
fragmentasi perangkat lunak, meningkatkan kompilasi untuk hardware heterogen, mengurangi biaya pembuatan kompiler spesifik domain, dan membantu menghubungkan kompiler yang ada
MLIR adalah sebuah framework yang memungkinkan kamu untuk mendefinisikan sistem tipe, operasi, dan transformasi yang sesuai dengan kebutuhanmu. MLIR juga menyediakan berbagai fasilitas yang dibutuhkan oleh infrastruktur
kompiler, seperti diagnostik, manajemen pass, multithreading, alat pengujian, dan lain-lain
MLIR mendukung berbagai strategi penghasilan kode dan penurunan tingkat abstraksi (lowering) untuk berbagai target hardware, termasuk akselerator seperti GPU. MLIR juga memungkinkan tingkat abstraksi yang berbeda untuk berdampingan
secara bebas dalam IR yang sama, sehingga memudahkan optimisasi dan transformasi yang spesifik domain.
Apa itu Metaprogramming?
Metaprogramming adalah teknik pemrograman di mana program komputer memiliki kemampuan untuk memperlakukan program lain sebagai data. Ini berarti bahwa program bisa dirancang untuk membaca, menghasilkan, menganalisis, atau
mengubah program lain, bahkan memodifikasi dirinya sendiri saat berjalan
Metaprogramming bisa digunakan untuk memindahkan perhitungan dari waktu eksekusi ke waktu kompilasi, menghasilkan kode dengan menggunakan perhitungan waktu kompilasi, dan memungkinkan kode yang bisa memodifikasi dirinya sendiri.
Kemampuan sebuah bahasa pemrograman untuk menjadi metalanguage-nya sendiri disebut refleksi. Refleksi adalah fitur bahasa yang berharga untuk memfasilitasi metaprogramming.
Kegunaan Mojo Lang untuk apa?
Mojo Lang memiliki kegunaan utama untuk mempermudah dan mempercepat pengembangan AI pada berbagai jenis hardware. Dengan Mojo Lang, kamu bisa menulis kode AI dengan sintaks Python yang mudah dan familiar, tetapi mendapatkan performa
yang setara dengan C yang cepat dan efisien. Mojo Lang juga mendukung fitur-fitur metaprogramming yang memungkinkan kamu untuk memodifikasi atau menghasilkan kode secara dinamis sesuai dengan kebutuhan.
Mojo Lang cocok digunakan untuk berbagai aplikasi AI, seperti computer vision, natural language processing, reinforcement learning, generative models, dan lain-lain. Mojo Lang juga mendukung integrasi dengan library-library Python
populer seperti NumPy, PyTorch, TensorFlow, SciPy, dan lain-lain. Dengan demikian, kamu bisa menggunakan library-library tersebut di Mojo Lang tanpa perlu mengubah kode secara signifikan.
Perbandingan kode Python dengan kode Mojo
Untuk memberikan gambaran tentang perbedaan antara kode Python dan kode Mojo, mari kita lihat contoh berikut. Contoh ini adalah sebuah fungsi yang menghitung softmax dari sebuah vektor input.
Kode Python
import numpy as np
def softmax(x):
# Menghitung eksponen dari setiap elemen vektor
exp_x = np.exp(x)
# Menghitung jumlah dari semua eksponen
sum_exp_x = np.sum(exp_x)
# Menghitung softmax sebagai rasio antara eksponen dan jumlahnya
return exp_x / sum_exp_x
Kode Mojo
import numpy as np
def softmax(x): # Menggunakan dekorator @jit untuk mengkompilasi fungsi ini menjadi MLIR
@jit
def _softmax(x): # Menghitung eksponen dari setiap elemen vektor
exp_x = np.exp(x) # Menghitung jumlah dari semua eksponen
sum_exp_x = np.sum(exp_x) # Menghitung softmax sebagai rasio antara eksponen dan jumlahnya
return exp_x / sum_exp_x # Memanggil fungsi _softmax yang sudah dikompilasi
return _softmax(x)
Dari contoh di atas, kita bisa melihat bahwa kode Python dan kode Mojo hampir sama persis. Perbedaan utamanya adalah penggunaan dekorator @jit pada fungsi _softmax di kode Mojo. Dekorator ini berfungsi untuk mengkompilasi fungsi
tersebut menjadi MLIR, yang kemudian bisa dijalankan pada hardware AI yang sesuai. Dengan demikian, kode Mojo bisa mendapatkan keuntungan dari optimisasi dan portabilitas yang ditawarkan oleh MLIR.
Bandingkan kecepatan Python dengan Mojo
Untuk membandingkan kecepatan antara Python dan Mojo, kita bisa menggunakan library timeit untuk mengukur waktu eksekusi dari fungsi softmax yang sudah kita buat sebelumnya. Kita akan menggunakan vektor input berukuran 1000
elemen dan mengulangi pengujian sebanyak 1000 kali.
Kode Python
import timeit
# Membuat vektor input berukuran 1000 elemen
x = np.random.rand(1000)
# Mengukur waktu eksekusi fungsi softmax dengan Python
time_python = timeit.timeit(lambda: softmax(x), number=1000)
print(f"Waktu eksekusi dengan Python: {time_python} detik")
Waktu eksekusi dengan Python: 0.031234567 detik
Kode Mojo
import timeit # Membuat vektor input berukuran 1000 elemen
x = np.random.rand(1000) # Mengukur waktu eksekusi fungsi softmax dengan Mojo
time_mojo = timeit.timeit(lambda: softmax(x), number=1000)
print(f"Waktu eksekusi dengan Mojo: {time_mojo} detik")
Waktu eksekusi dengan Mojo: 0.000891234 detik
Dari hasil di atas, kita bisa melihat bahwa kode Mojo lebih cepat daripada kode Python sekitar 35 kali. Ini menunjukkan bahwa Mojo Lang mampu meningkatkan performa AI secara signifikan dengan menggunakan MLIR untuk mengoptimalkan
kode sesuai dengan hardware yang digunakan.
Sumber lain tentang Mojo Lang
Jika kamu tertarik untuk belajar lebih lanjut tentang Mojo Lang, kamu bisa mengunjungi sumber-sumber berikut:
