Go este un limbaj de programare open-source conceput inițial de Google pentru a optimiza construcția și utilizarea serviciilor la nivel de sistem, pentru a lucra cu ușurință pe baze de coduri mari și pentru a utiliza mașini în rețea multi-core. Introdus inițial în 2009, Go, ca limbaj de programare tipizat și compilat static, este puternic influențat de C, cu accent pe simplitate, siguranță și concurență.
Go a fost folosit în special pentru a crea aplicații la scară largă, cum ar fi Docker și Kubernetes. În plus, este utilizat pe scară largă în companii precum Netflix, PayPal și Uber datorită latenței scăzute, performanței eficiente pe mai multe platforme și scalabilității ușoare. Cu toate acestea, în ciuda numeroaselor sale avantaje, Go nu a fost folosit în mod obișnuit în învățarea automată (ML).
În acest articol, veți explora provocările utilizării în mod activ Go for ML și modalitățile prin care Go poate câștiga un punct în spațiul ML în timp.
Principalele provocări pentru utilizarea Go pentru învățarea automată
Go este un limbaj de programare puternic și eficient și este suficient de rapid și de performant pentru calculele care necesită un proces mare de calcul, pe care le necesită soluțiile AI. Este mai rapid decât Python și oferă diverse avantaje, cum ar fi ușurința în utilizare, eficiența și concurența, făcându-l superior mai multor alte limbaje utilizate în ML în anumite cazuri.
În ciuda potențialului Go de a crea aplicații ML robuste și scalabile și chiar a performanței sale superioare în comparație cu o parte din concurență, rămâne o opțiune trecută cu vederea pentru ML. Adopția scăzută a Go în ML poate fi atribuită în principal unor provocări semnificative cu care se confruntă, pe care limbajele de programare mai vechi din spațiul ML le-au rezolvat deja. Aceste provocări includ lipsa bibliotecilor de nivel înalt, lipsa legăturilor native pentru CUDA și statistici și capabilități de vizualizare mai puțin dezvoltate.
Lipsa bibliotecilor de nivel înalt
Ca limbaj relativ nou, Go are un set mult mai mic de instrumente și biblioteci în comparație cu alte limbi care există de zeci de ani și au ecosisteme și biblioteci bine stabilite pentru ML. Ca rezultat, Go are mai puține biblioteci și instrumente de înaltă calitate disponibile pentru sarcinile ML.
Aceasta înseamnă că dezvoltatorii care doresc să folosească Go for ML trebuie să petreacă mai mult timp construind soluții personalizate sau integrând biblioteci și cadre existente care nu au fost concepute special pentru Go.
Au existat îmbunătățiri semnificative în bibliotecile Go de-a lungul anilor, GoLearn oferind capacități de potrivire și predicție în stil scikit-learn, precum și funcții utilitare de împărțire a testelor și validare încrucișată; GoMind care oferă capabilități de rețea neuronală; și Gorgonia, o bibliotecă ML de calcul grafic similar cu TensorFlow, cu capabilități de scalare.
În general, chiar și aceste biblioteci nu au profunzimea bibliotecilor centrate pe Python cu decenii de dezvoltare și există capacități în care lacune semnificative pot fi încă simțite în Go, cum ar fi în sarcinile de procesare a limbajului natural (NLP), mai ales în comparație cu spaCy și NLTK.
Fără legături native pentru CUDA
Compute Unified Device Architecture (CUDA) este o platformă de calcul paralelă și un model de programare dezvoltat de NVIDIA pentru programarea unităților de procesare grafică (GPU). Permite dezvoltatorilor să folosească capabilitățile de calcul de înaltă performanță ale GPU-urilor NVIDIA pentru a accelera o gamă largă de aplicații, cum ar fi ML, calcul științific, procesare de imagini și video și multe altele.
Principalul avantaj al CUDA este că vă permite să utilizați paralelismul masiv al GPU-urilor pentru a accelera calculele care pot fi paralelizate. Din păcate, Go nu are legături native la CUDA, așa cum are Python.
Pentru a utiliza CUDA în codul Go, trebuie să importați și să utilizați funcții C care creează legături CUDA. Pentru a fi corect, codul C este încorporat în Go cu comanda cgo, care permite crearea de pachete Go care apelează codul C. Cu toate acestea, dependența de codul C și cgo necesită o competență puternică în C pentru codare și depanare eficiente. Poate crea o suprasarcină semnificativă, în timp ce vă deschide la probleme specifice C, cum ar fi cazurile de siguranță a memoriei și vulnerabilitățile de securitate.
Există, de asemenea, pachete de coduri terță parte cu funcții utilitare pentru legăturile Go pentru CUDA, cum ar fi cuda.
Constrângeri de experimentare
În mod inerent, Go nu este cel mai bun pentru experimentare. Ca limbaj compilat, codul Go este transformat în cod de mașină care poate fi executat direct de CPU, mai degrabă decât interpretat de un mediu de rulare în timpul rulării. Această caracteristică este utilă, deoarece contribuie la viteza și eficiența Go; totuși, nu puteți scrie și executa codul Go fără să îl compilați mai întâi. Acest lucru face să fie relativ mai dificil să încercați idei diferite și să testați abordări diferite ale unei probleme în Go decât în limbaje interpretate precum Python și R (rețineți, totuși, că Go poate fi folosit ca limbaj de scripting).
Go nu este la fel de abstractizată de hardware-ul de bază precum unele alte limbi. Acest lucru poate fi un plus pentru sarcinile care necesită optimizare la nivel scăzut sau control strâns asupra resurselor hardware, dar poate, de asemenea, să facă codul Go mai detaliat și să necesite mai multe configurări și configurări inițiale.
Etiam magna arcu, ullamcorper ut pulvinar et, ornare sit amet ligula. Aliquam vitae bibendum lorem. Cras id dui lectus. Pellentesque nec felis tristique urna lacinia sollicitudin ac ac ex. Maecenas mattis faucibus condimentum. Curabitur imperdiet felis at est posuere bibendum. Sed quis nulla tellus.
63739 street lorem ipsum City, Country
+12 (0) 345 678 9
info@company.com