14-28 剑和诗人2 - 高性能编程Bend和Mojo

介绍：

在不断发展的计算世界中，软件和硬件之间的界限变得越来越模糊。随着我们不断突破技术可能性的界限，对能够利用现代硬件功能的高效、可扩展的编程语言的需求从未如此迫切。

Bend和 Mojo是编程语言领域的两种新秀，它们有望弥合数学（算法的理论基础）和金属（执行这些算法的物理硬件）之间的鸿沟。

Bend：用于本机多线程的高级语言

乍一看，Bend 似乎只是在拥挤的编程语言领域中争夺关注的另一种语言。然而，它的独特之处在于，它结合了现代高级语言的易用性与 Apple Silicon 和 NVIDIA GPU 等尖端硬件平台上原生多线程的原始功能。

并行编程中最大的挑战之一是管理并发执行、同步和数据共享的复杂性。Bend 旨在通过提供 Python 程序员熟悉的高级抽象来缓解这些挑战，同时仍允许开发人员充分利用多核处理器和 GPU 的潜力。

Bend 的秘诀在于它能够将现代高级语言功能（如具有完全闭包的 lambda、无限制递归和分支、折叠和代数数据类型 (ADT)）直接编译为本机多线程代码。这意味着开发人员可以使用熟悉的结构编写代码，而不必担心并行化和线程管理的低级细节。

在底层，Bend 编译为 HVM2，这是一个用 Rust 实现的线程安全运行时。此运行时管理 Bend 程序的执行，确保它们充分利用可用的硬件资源，同时保持线程安全性和正确性。

Bend 最令人兴奋的方面之一是其开源特性。Bend 和 HVM2 均可在 GitHub 上找到，开发人员可以为项目做出贡献、报告问题并提出新功能。这种协作方式不仅培育了一个充满活力的社区，而且还确保 Bend 不断发展并适应编程世界不断变化的需求。

Mojo：一种具有 CUDA 风格、类似 Python 的高性能计算语言

Bend 旨在为并行编程提供高级抽象，而 Mojo 则采用了不同的方法。Mojo 是一种 CUDA 风格的 Python 类语言，专为高性能计算任务而设计，例如手动编写现代神经网络加速代码。

CUDA（统一计算设备架构）是 NVIDIA 为其 GPU 开发的并行计算平台和编程模型。它允许开发人员利用 GPU 的强大并行处理能力来执行通用计算任务，使其成为需要大量数学计算的应用程序（例如机器学习和科学模拟）的理想选择。

Mojo 的语法深受 Python 的启发，因此熟悉这种流行语言的开发人员也可以使用它。然而，Mojo 的设计速度与 C 级速度相当，弥补了 Python 的生产力与 C 和 C++ 等低级语言的性能之间的差距。

Mojo 的一个主要功能是它能够让开发人员精确控制如何实现并行性。这种控制水平在编写现代神经网络加速代码时特别有用，因为优化性能至关重要。

Mojo 的设计理念围绕“内核”的概念展开，内核本质上是小型、高度优化的函数，可在 GPU 上并行运行。开发人员可以使用 Mojo 类似 Python 的语法编写这些内核，该语言的编译器将负责将其转换为 CUDA 代码，从而确保在 NVIDIA GPU 上高效执行。

与 Bend 一样，Mojo 也是一个开源项目，允许开发人员为其开发做出贡献并根据自己的特定需求进行定制。Mojo 功能的一个显著示例是在单个 Mojo 源文件中实现 Llama2 语言模型，展示了其处理复杂计算任务的潜力。

数学与金属的相互作用

Bend 和 Mojo 的核心在于数学和金属之间的基本相互作用。在这里，数学指的是算法和计算的理论基础，而金属则代表执行这些计算的物理硬件。

传统上，编程语言要么专注于提供高级抽象以简化编程的数学方面（例如 Python、Java），要么优先考虑低级控制和性能，更接近硬件（例如 C、C++、汇编）。然而，随着计算需求的不断增长，人们越来越需要能够在这两个极端之间取得平衡的语言。

Bend 和 Mojo 代表了两种不同的方法来弥合数学和金属之间的差距。Bend 旨在提供一种让开发人员感到熟悉的高级抽象，同时仍然利用本机多线程和并行处理的强大功能。另一方面，Mojo 采用了更低级的方法，让开发人员能够精确控制并行性，同时保持类似 Python 语法的生产力优势。

两种语言各有优缺点，选择哪种语言取决于手头项目的具体要求。对于优先考虑易于开发和快速原型设计的应用程序，Bend 可能是更好的选择，它允许开发人员编写并行代码而不必担心底层细节。另一方面，对于需要对并行性进行细粒度控制的性能关键型应用程序，Mojo 的 CUDA 风格方法可能更合适。

无论选择哪种语言，其基本原理都是相同的：通过有效地弥合数学和金属之间的差距，开发人员可以解锁新的计算能力和效率水平，为复杂问题的创新解决方案铺平道路。

Bend 与 Mojo：

弯曲：

高级现代语言特性，如 lambda、闭包、递归、模式匹配
将这些高级构造直接编译为本机多线程代码
语法和特性受到 Python 的启发，为许多开发人员所熟悉

# Bend example: Parallel map with lambda
values = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = values.map(lambda x: x * x)
# Closure and recursion example
def factorial(n):
 if n == 0:
 return 1
 else:
 return n * factorial(n-1)

在底层，Bend 编译为 HVM2 — Rust 中的线程安全运行时
HVM2 管理并行执行、同步和数据共享
开源，编译器和运行时可在 GitHub 上获取

魔力：

类似 Python 的语法，但专为高性能计算而设计
专为 NVIDIA GPU 上的 CUDA 编程量身定制
与 Bend 相比，对并行性的控制级别较低

# Mojo example: CUDA kernel for vector addition
@kernel
def vector_add(a, b, c):
 i = cuda.grid(1)
 if i < c.size:
 c[i] = a[i] + b[i]

能够直接在代码中定义 CUDA 内核
精确控制如何在 GPU 上实现并行性
适用于手工编码现代神经网络加速

# Mojo example: Llama2 model in a single file
with gpu_alloc(model.size) as model_weights:
 ...
 for layer in model.layers:
 ...
 @kernel
 def compute_attention(...)
 ...

比 Bend 低级，更接近“金属”（硬件）
以 C 级速度执行以获得最佳性能
开源，有 Llama2 实现的示例

因此，Bend 为并行编程提供了高级 Pythonic 抽象，将现代语言功能编译为本机多线程。另一方面，Mojo 是一种低级 CUDA 风格的语言，旨在精确控制 GPU 并行性和高性能计算任务（如神经网络加速）。选择取决于生产力与低级控制，以及应用程序的性能要求。

并行编程的未来

Bend 和 Mojo 等语言的出现清楚地表明，编程的未来在于并行处理和充分利用现代硬件的潜力。随着对计算密集型应用程序的需求不断增长，对能够利用 GPU、多核处理器和其他并行架构的高效且可扩展的编程语言的需求将变得越来越重要。

预计 Bend 和 Mojo 等并行编程语言将产生重大影响的一个领域是人工智能/机器学习领域。这些学科严重依赖计算密集型任务，例如训练大型神经网络和处理大量数据。通过利用现代硬件提供的并行性，Bend 和 Mojo 等语言可以加速人工智能和机器学习应用程序的开发和部署，从而缩短训练时间、提高推理效率，并提高解决更大、更复杂问题的能力。

并行编程语言可能发挥关键作用的另一个领域是科学计算和高性能计算 (HPC) 应用。计算流体动力学、分子建模和气候模拟等领域通常需要大量计算能力来解决复杂的数学模型并处理大量数据。通过利用并行处理能力，Bend 和 Mojo 等语言可以帮助加速这些计算，使研究人员和科学家能够更快地获得见解并做出发现。

然而，采用并行编程语言并非没有挑战。开发人员需要适应解决问题和算法设计的新思维方式，因为传统的顺序编程范式可能不再足够。此外，掌握并行编程的细微差别以及理解并行架构和硬件的复杂性可能存在学习曲线。

此外，并行编程语言的开发是一个持续的过程，可能存在与语言设计、性能优化以及与现有软件生态系统的兼容性相关的挑战。语言设计者、硬件制造商和开发者社区之间的合作对于应对这些挑战以及确保并行编程语言不断发展并满足现代计算的需求至关重要。