人工智能ai程序语言 Python不是为AI而生的。 Golang会在未来十年统治人工智能吗?

[新知园指南]在过去的几年中,Python已成为人工智能和数据科学领域中最流行的编程语言。但是,随着5G时代的到来,生产环境对AI应用程序的性能要求越来越高,Python有点“无能为力”。自然支持并发的Golang应运而生。专家说,Go语言将在未来十年的人工智能中占主导地位。

Python最终花了20年才被认可,但它并不是为AI而生的

三十年前,Python首次出现。

但是Python花费了20年的时间才获得公众的认可。

根据2019年Stack Overflow调查,Python已成为开发人员第二受欢迎的语言。

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在过去的5年中,Python的增长无疑是巨大的,它已成为机器学习和数据科学开发人员的首选语言。

短期内,Python的统治地位可能不会改变。但是与某些新兴语言相比,它具有一些严重的缺陷,这将成为在生产环境中部署的障碍。

Python受欢迎的主要原因是它易于学习。

与其他语言相比,它的语法非常简单,任何人都可以在几小时或几天内学习Python的基础知识。

即使学习了其他语言(例如c ++或Java),开发人员仍然更喜欢使用Python。因为无论您想做什么,总会有一个Python库可以满足您的需求。这些库使开发数据科学和AI应用程序变得容易而高效。

但是,Python在大规模生产环境中的性能问题直接影响到AI应用程序的开发效率。现在,许多人工智能初创企业都处于基础架构的构建阶段,因此有必要检查Python问题。

GIL锁定Python,拐杖性能成为瓶颈

Python是一种解释型语言,因此执行起来很慢。与C ++和Go等其他编译语言相比,Python的执行速度就像乌龟一样,因此尽管许多AI模型都是用Python开发的原型,但在部署期间必须将其翻译成其他语言。

Python是一种动态类型的语言。变量的数据类型是在运行时自动判断的,这也会降低执行速度。

为了克服Python的速度,许多Python库选择了更快的语言进行重写。例如,TensorFlow,Numpy和Pandas部分用c或c ++编写,这有助于显着提高执行速度。

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随着5G时代的到来,对多任务并行处理和实时性能的需求猛增。 Python可以构建小型且美观的应用程序,但是在大规模和高吞吐量的情况下,其性能并不令人满意。尽管有很多方法可以提高Python的并行计算能力,但它们都是曲线实现的,并不能实现真正的并行性。

由于Python中存在GIL锁,因此一次只允许一个线程执行程序。

GIL的全名是Global Interpreter Lock。 Python之父为数据安全性设计了它。当时,计算机的主频尚未达到1G,并且所有程序都在单核计算机上运行。

一起吃广告鸡蛋,头发是黑色的,血液是饱满的,睡眠会更好。不幸的是,许多人不知道线程要执行,因此他们必须首先获得GIL。 GIL可以被视为“ CPU的通道”“如果没有获得通过,则不允许进入CPU执行。Python的多线程实际上并没有利用多核计算的优势。无论您有多少个内核,您只能运行一个具有100个内核的线程。

因此,原生Python在性能上有许多限制。人工智能和数据科学领域对性能有很高的要求。是否有一种语言具有Python的简单性和易用性,但还可以满足生产需求?

这时,Golang应运而生。

Go自然支持云计算的并发优势,并将在未来十年内主导AI

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Golang(简称Golang)是一种静态且经过编译的语言,这意味着它的执行速度将比Python快几倍。与Python不同,Go不需要其他语言的帮助即可提高速度。

以下是Go和Python之间的小型基准游戏对决。 Go的执行速度几乎与C ++和Java一样快,并且Go的代码编译速度比C ++和Java快得多。在某些游戏中,Go仅占Python时间的百分之一。

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Go的语法也非常简单。编写程序后,可以将其直接编译为二进制文件以执行。 25个关键字可以表达您可以想到的所有动作,随您便吧。

Go的最大特点是它自然支持并发。它不需要开发人员自己实现它,也不需要像其他编程语言一样使用第三方库来实现并发编程。逻辑简单易懂。

Go使用Goroutine实现并发。 Goroutine是一项可以同时独立运行的功能,仅占用2 kB的内存,因此在同一台计算机上同时运行数千个Goroutines没问题。

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上述程序的顺序执行花费了超过1000毫秒的时间。接下来,我们在printTime函数的前面添加一个关键字,该关键字使用Goroutine来使程序并发执行。整个过程仅需110毫秒,因此Go中并发的实现非常简单。

广告飞行员空调鞋一出来,您就不需要穿袜子了,它们5年都不会穿坏了,走了10公里后,您也不会感到疲倦。与其他脚本或解释性高级编程语言不同,用Go编写的代码直接编译成机器代码。高效执行。 x8 6、 AMD64(x86_6 4),ARM; Linux,Windows,Darwin(OSX),FreeBSD,Android(Go 1. 4)已计划支持几乎所有平台人工智能ai程序语言,真正支持一个代码,可在任何地方重复使用)。

人工智能正在席卷全球,模仿人类智能的应用程序(如机器学习和深度学习)层出不穷。 Python是构建原型系统并帮助我们验证该模型是否用于提高效率的好方法。

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但是,现在,对高可伸缩性和计算能力的需求使Python有所扩展,而Go在这些领域显示出更大的潜力。与Python相比,Go可以提高数十倍或数百倍,吞吐更多数据,并满足更高的并发要求。

根据Hackearth对来自76个国家/地区的16,000多名开发人员的调查,Go已成为2020年最受欢迎的编程语言

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今年,将近30%的经验丰富的开发人员想学习Go,而学生的比例已达到29%。

Zhihu也在几年前将推荐系统从Python切换到了Go。

Go首席传教士许世伟在2015年表示,Go语言将在两年内主导云计算领域,而Go将在未来10年内统治世界。

Docker,Kubernetes和其他项目的成功使Go成为集群计算和云计算领域的头号人物,但是Go的脚步并没有停止。

我们使用机器学习和深度学习进行预测和推理。最终目标是提供服务。

Go对生产环境的支持远胜于Python。例如,用Go语言开发的Cortex可以快速,稳定地将Python开发的AI模型部署到生产环境中。

Go和Python这两个主要社区的开发人员也争论哪种语言更好。似乎没有人完全说服任何人。

但是越来越多的公司正在采用Go来构建其基础架构。至少证明Go更适合生产环境。

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