Mojo는 AI 개발을 위한 최고의 언어입니까?

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기계 학습과 인공지능 분야에서 파이썬은 NumPy, TensorFlow, PyTorch 같은 강력한 라이브러리 덕분에 항상 주도적인 프로그래밍 언어로 자리매김해 왔습니다. 하지만 이러한 라이브러리의 GitHub 페이지를 빠르게 살펴보면 대부분의 소스 코드가 C와 C++로 작성되었다는 것을 알 수 있습니다.

이는 파이썬이 인공지능 작업에 비해 속도가 너무 느리기 때문입니다. Mojo는 C/C++의 속도와 파이썬의 우아함을 결합하고자 하는 새로운 프로그래밍 언어입니다.

Mojo: 새로운 시각

Mojo는 파이썬과 유사한 문법을 지니고 있지만 C 수준의 속도를 자랑하는 새로운 언어입니다. 특히 고성능 소프트웨어가 요구되는 인공지능 및 시스템 개발 분야에 초점을 맞추고 있습니다.

Mojo는 SIMD(단일 명령어, 다중 데이터) 패러다임을 활용하여 병렬성을 극대화합니다. 또한, 적시 컴파일 방식을 채택하여 메모리 효율성을 높였습니다.

하지만 Mojo는 완전히 새로운 언어가 아니라 파이썬의 확장된 형태입니다. 즉, 파이썬의 기본 기능에 추가적인 기능들을 더한 것입니다. 이는 마치 TypeScript가 JavaScript를 확장하는 것과 유사합니다. 따라서 파이썬에 익숙하다면 Mojo를 배우는 데 큰 어려움은 없을 것입니다.

Mojo는 LLVM과 Swift 프로그래밍 언어의 창시자인 Chris Lattner가 설립한 Modular라는 회사에서 개발했습니다.

요약하자면, Mojo는 파이썬과 문법적으로 유사하면서도 C/C++만큼 빠르도록 설계된 언어입니다. 인공지능 개발 및 시스템 프로그래밍에 특화되어 있으며, 아직 개발 중이지만 매우 유망한 가능성을 보여주고 있습니다. 다음 섹션에서 그 이유를 자세히 살펴보겠습니다.

다른 언어와 비교되는 Mojo의 강점

Mojo는 아직 정식으로 공개되지 않았음에도 불구하고 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 이는 기계 학습 및 시스템 수준 소프트웨어 구축 시 다른 언어에 비해 몇 가지 중요한 이점을 제공하기 때문입니다. 지금부터 Mojo의 주요 특징들을 살펴보겠습니다.

#1. 인공지능 및 기계 학습 작업에 최적화된 기본 지원

Mojo는 인공지능 애플리케이션 개발에 특화된 언어입니다. 따라서 신경망 구축, 컴퓨터 비전, 데이터 전처리 등과 관련된 다양한 함수와 모듈을 기본적으로 제공합니다.

파이썬과 같은 범용 언어들은 이를 위해 추가적인 라이브러리가 필요하지만, Mojo는 이러한 기능을 내장하여 즉시 사용할 수 있도록 지원합니다.

#2. 간결한 문법과 높은 수준의 추상화

일반적으로 빠르고 효율적인 소프트웨어를 개발하려면 C, C++, Rust와 같은 언어를 사용해야 합니다. 이러한 언어들은 빠른 성능을 제공하지만, 더 낮은 수준에서 작업해야 하므로 배우고 사용하기가 어렵습니다. 이는 개발자가 세밀한 제어를 할 수 있게 하지만, 복잡성을 증가시키는 요인이 되기도 합니다.

반면에 Mojo는 파이썬과 같은 높은 수준의 추상화를 제공하여 간결한 문법을 유지합니다. 따라서 성능은 뛰어나면서도 사용하기 쉬운 환경을 제공합니다.

#3. 널리 사용되는 인공지능 프레임워크 및 라이브러리와의 뛰어난 호환성

앞서 언급했듯이 Mojo는 파이썬의 확장된 형태이기 때문에 NumPy, PyTorch와 같은 기존 라이브러리와의 호환성이 뛰어납니다. 이는 Mojo가 파이썬만큼 큰 생태계를 쉽게 활용할 수 있다는 것을 의미합니다.

#4. 효율적인 데이터 처리 및 조작 능력

Mojo는 여러 값을 병렬로 처리하도록 설계되었습니다. 특히 기계 학습에서 중요한 역할을 하는 선형 대수 연산에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 또한 Mojo는 JIT(Just-In-Time) 컴파일을 통해 바이트코드를 속도에 최적화하여 데이터 처리 및 기계 학습 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 합니다.

#5. 확장성 및 병렬 컴퓨팅 지원

Mojo는 SIMD 패러다임을 기반으로 병렬 컴퓨팅을 지원합니다. 이 기능은 Mojo에 기본적으로 내장되어 있으며 즉시 사용할 수 있습니다. 또한, NumPy와 같은 파이썬 라이브러리보다 뛰어난 성능을 제공합니다.

Mojo의 핵심 구성 요소

이제 Mojo로 프로그램을 작성하는 방법에 대해 알아보겠습니다. TypeScript가 JavaScript의 확장인 것처럼, Mojo는 파이썬의 확장이므로 모든 유효한 파이썬 코드는 Mojo에서도 유효하지만, 그 반대의 경우는 성립하지 않습니다.

Mojo는 아직 개발 중이며, 클래스와 같은 일부 파이썬 기능은 아직 지원되지 않습니다. 또한 컴파일러도 아직 제공되지 않지만, Mojo 놀이터 노트북에서 Mojo를 사용해 볼 수 있습니다. 이를 위해서는 웹사이트에서 계정을 생성해야 합니다.

현재 일부 기능이 추가되는 과정에 있으며, 모든 기능을 완전히 지원하지 않기 때문에 언어 전반에 대한 튜토리얼을 제공하기는 어렵습니다. 대신, 파이썬에 더해 Mojo가 제공하는 몇 가지 핵심 기능에 대해 알아보겠습니다.

문법

Mojo는 파이썬의 확장된 형태이므로, 기본 문법은 파이썬과 유사합니다. 파이썬처럼 프로그램은 명령문으로 구성되며, 함수, 반복문, 조건문 등의 블록으로 그룹화할 수 있습니다. 블록 내부의 명령문은 들여쓰기로 구분됩니다. 다음은 Mojo로 작성된 간단한 예제 프로그램입니다.


def odd_or_even():
    for i in range(1, 101):
        if i % 2 == 0:
            print("Even")
        else:
            print("Odd")

odd_or_even()

이 코드는 파이썬 코드와 완전히 동일하지만, Mojo는 다음과 같이 몇 가지 추가적인 기능을 제공합니다.

변수 선언

Mojo에서는 변수를 선언하는 두 가지 방법이 추가되었습니다. `let` 또는 `var` 키워드를 사용할 수 있습니다. `let` 키워드는 변경 불가능한 변수를 선언합니다. 즉, 한 번 초기화되면 값을 재할당할 수 없습니다. 반면, `var`로 선언한 변수는 값이 변경 가능합니다.

`let` 또는 `var`를 사용하여 선언된 변수의 주요 이점은 유형 지정자를 사용할 수 있다는 점입니다. 다음 예제는 Mojo에서 변수를 선언하는 방법을 보여줍니다.


let pi: Float64 = 3.141
var greeting = "Hello, World"

# This would be impossible
# pi = 6.283

# But this is possible
greeting = "Ola"

print(pi, greeting)

구조체

변수를 선언하는 또 다른 방법으로, Mojo는 구조체를 지원합니다. 구조체는 클래스와 유사하지만, 더 엄격한 규칙을 가집니다. 클래스와 달리 구조체는 실행 중에 메서드를 추가, 제거 또는 수정할 수 없으며, 모든 멤버는 `var` 또는 `let` 키워드를 사용하여 선언해야 합니다. 이러한 엄격한 구조 덕분에 Mojo는 메모리와 성능을 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다. 다음은 구조체의 예입니다.


struct Person:
    var name: StringLiteral
    var age: Int32
    
    fn __init__(inout self, name: StringLiteral, age: Int32):
        self.name = name
        self.age = age


john = Person("John Doe", 32)
print(john.name, john.age)

함수

위의 구조체 예제에서, `__init__` 메서드를 선언할 때 `def` 대신 `fn` 키워드를 사용한 것을 볼 수 있습니다. Mojo에서는 `fn`과 `def` 모두 사용하여 함수를 선언할 수 있지만, `fn`을 사용하여 선언된 함수는 `def`에 비해 더 엄격한 규칙을 따릅니다.

특히 `fn`으로 선언된 함수의 인수는 기본적으로 변경할 수 없습니다. 또한 인수의 데이터 타입과 함수의 반환 값을 명시해야 하며, 모든 지역 변수는 사용하기 전에 선언해야 합니다.


fn say_hello(name: StringLiteral):
    print("Hello,", name)
    
# This would be invalid
# fn say_hello(name):
#     print("Hello,", name)

say_hello("John")

함수에서 예외를 발생시키는 경우, `raises` 키워드를 사용하여 함수 선언 시 명시적으로 지정해야 합니다. 또한, Mojo에서는 파이썬의 `Exception` 클래스 대신 `Error` 클래스를 사용합니다.


fn will_raise_error() raises:
    raise Error('Some error')
    
will_raise_error()

오버로딩

Mojo는 다양한 데이터 유형을 기반으로 연산자 오버로딩을 지원합니다. 이는 객체 지향 프로그래밍의 다형성 원칙을 반영합니다.


fn add_numbers(a: Int32, b: Int32) -> Int32:
    return a + b

fn add_numbers(a: Int32, b: Int32, c: Int32) -> Int32:
    return a + b + c

let first_total = add_numbers(2, 3)
let second_total = add_numbers(1, 2, 3)

print(first_total, second_total)

AI 개발에서 Mojo의 활용

Mojo는 기계 학습 모델 구축에 필요한 다양한 라이브러리와 함께 제공됩니다. 여기에는 신경망 구축을 위한 라이브러리뿐만 아니라, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 관련된 작업도 포함됩니다.

언어 자체는 아직 개발 중이고 생태계도 아직 미미하지만, Mojo는 데이터 처리, 모델 생성, 최적화, 모델 관리 및 모니터링과 같은 다양한 작업을 지원할 수 있을 것으로 기대됩니다.

Mojo, AI 개발의 미래가 될 수 있을까?

기술 발전과 채택 여부를 예측하는 것은 어려운 일입니다. 대부분의 예측이 틀렸다고 해서 시도조차 할 수 없는 것은 아닙니다. Mojo가 파이썬을 대체할 가능성이 있는지 알아보기 위해 Mojo의 장점과 단점/한계점을 살펴보겠습니다.

장점

  • Mojo는 빠른 속도와 병렬 처리를 염두에 두고 설계되었습니다. 모델 학습에 많은 시간이 소요될 수 있으므로 기계 학습 분야에서 매우 중요합니다.
  • 파이썬의 확장된 형태이므로 배우기 쉽고 학습 곡선이 완만하여 채택에 대한 부담이 적습니다.
  • 컴파일 시점에 변수 이름 오류나 타입 불일치와 같은 오류를 포착하여 프로덕션 환경에서 오류 발생 가능성을 줄여줍니다.

단점

  • Mojo는 현재 개발 중입니다. 물론 Modular 팀은 언어와 컴파일러를 완성하기 위해 노력하고 있습니다.
  • 프레임워크 개발자의 작업을 단순화하는 데 도움이 될 수 있지만, 이미 파이썬에서 기계 학습 프레임워크를 사용하고 있는 프레임워크 사용자에게는 큰 이점이 없을 수도 있습니다.
  • Mojo는 아직 도구 및 학습 리소스가 부족합니다. 파이썬 라이브러리를 사용할 수는 있지만, 결국에는 파이썬으로 파이썬 라이브러리를 사용하는 것과 같습니다. Mojo가 파이썬보다 우위를 점하려면 Mojo의 속도를 최대한 활용하는 라이브러리가 필요합니다.

마지막 한마디

현재의 과대 광고가 사라진 후에도 Mojo는 여전히 인기 있는 AI 언어가 될 잠재력이 있습니다. 저는 Mojo의 빠른 속도만으로도 사람들이 전환할 충분한 이유가 된다고 생각합니다. 단순함 또한 큰 장점입니다. 그러나 TypeScript가 JavaScript를 완전히 대체하지 못한 것처럼, Mojo도 파이썬을 완전히 대체하지는 않을 것입니다.

Mojo는 확실히 성숙기에 접어들 때까지 계속해서 주시해야 할 가치 있는 언어입니다.

다음으로는 TypeScript의 Type vs. Interface에 대해 알아보십시오.