Mojo, ngôn ngữ lập trình được thiết kế cho AI từ Modular, đã có những bước tiến đáng kể trong năm 2024. Sau bài giới thiệu Mojo trước đó, hôm nay chúng ta cập nhật những tính năng mới và tương lai của ngôn ngữ này.

Mojo trong 2024: Những cập nhật quan trọng

Open Source trên GitHub

Tháng 3/2024, Modular đã open source Mojo standard library trên GitHub, đánh dấu bước ngoặt quan trọng cho cộng đồng.

MAX Platform

MAX (Modular Accelerated Xecution) là platform AI mới từ Modular, sử dụng Mojo như ngôn ngữ chính:

• Chạy models PyTorch/TensorFlow/ONNX
• Tối ưu tự động cho hardware
• API đơn giản hơn nhiều so với CUDA

Tính năng mới trong Mojo 24.x

Improved Python Interop

from python import Python

def main():
    np = Python.import_module("numpy")
    pd = Python.import_module("pandas")
    
    # Sử dụng numpy trực tiếp
    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    print(arr.mean())  # 3.0
    
    # Pandas dataframe
    df = pd.DataFrame({"a": [1, 2], "b": [3, 4]})
    print(df)

SIMD Improvements

from algorithm import vectorize
from sys.info import simdwidthof

alias dtype = DType.float32
alias simd_width = simdwidthof[dtype]()

fn add_vectors(a: DTypePointer[dtype], b: DTypePointer[dtype], 
               result: DTypePointer[dtype], size: Int):
    @parameter
    fn add_simd[width: Int](i: Int):
        result.store[width=width](i, 
            a.load[width=width](i) + b.load[width=width](i))
    
    vectorize[add_simd, simd_width](size)

Traits và Generic Programming

trait Printable:
    fn to_string(self) -> String: ...

struct Point(Printable):
    var x: Float64
    var y: Float64
    
    fn to_string(self) -> String:
        return "(" + str(self.x) + ", " + str(self.y) + ")"

fn print_all[T: Printable](items: List[T]):
    for item in items:
        print(item.to_string())

Memory Safety Features

# Ownership và borrowing như Rust
fn process(owned data: String):
    # data được move vào function
    print(data)
    # data tự động được deallocate khi kết thúc

fn read_only(borrowed data: String):
    # Chỉ có thể đọc, không thể modify
    print(data)

Benchmark Updates

IDE Support

• VS Code Extension – Syntax highlighting, LSP support
• Jupyter Notebooks – Mojo kernel cho interactive development
• Debugging – LLDB integration

Cài đặt Mojo (2024)

# macOS/Linux
curl -s https://get.modular.com | sh -

# Activate
modular auth
modular install mojo

# Verify
mojo --version
# mojo 24.x

Example: AI Inference với MAX

from max.engine import InferenceSession
from max.tensor import Tensor

def main():
    # Load model
    session = InferenceSession()
    model = session.load("model.onnx")
    
    # Prepare input
    input_tensor = Tensor[DType.float32]([1, 3, 224, 224])
    
    # Run inference
    outputs = model.execute(input_tensor)
    
    # Get results
    print(outputs[0])

Roadmap

Theo Modular, những tính năng sắp tới:

• Full Windows support
• Package manager
• More standard library modules
• WebAssembly target

Fullstack Station Tips

Mojo đang trưởng thành nhanh chóng. Những điểm đáng chú ý:

• Học ngay nếu bạn làm ML/AI – Mojo sẽ là future
• Python interop cho phép migrate dần dần
• MAX platform đơn giản hóa AI deployment

Mojo không thay thế Python cho mọi thứ, nhưng cho performance-critical AI workloads, nó là game-changer. Syntax giống Python nên dễ học nếu bạn đã biết Python.

Tham khảo

• Mojo Official
• Mojo GitHub
• Mojo Documentation

Comments