Mojo 1.0 proqramlaşdırma dilinin stabil versiyası buraxıldı ki, bu da dilin sabitləşməsini və bütün əsas xüsusiyyətlərin tətbiqini göstərir. Bu versiya geniş istifadəyə hazır hesab olunur və tərtibatçılara uyğunluğu pozmaq qorxusu olmadan böyük layihələr hazırlamağa başlamağa imkan verir.
Platforma, Mojo dilində tətbiqlərin hazırlanması üçün lazım olan komponentləri, o cümlədən kompilyator, işləmə müddəti, proqramların qurulması və işlədilməsi üçün interaktiv REPL qabığını, sazlayıcını, giriş avtomatik tamamlama, kod formatlaması və sintaksis vurğulaması ilə Visual Studio Code (VS Code) redaktor əlavəsini və Mojo noutbuklarının qurulması və işlədilməsi üçün Jupyter inteqrasiya modulunu özündə birləşdirir. Mojo standart kitabxanası, Apache 2.0 lisenziyası altında açıq mənbəlidir və GPLv2 lisenziyalı kodla qarışdırmağa imkan verən LLVM layihə istisnası ilə. Kompilyatorun daxili arxitektura sabitləşdirildikdən sonra açıq mənbəli olması planlaşdırılır.
Mojo dili LLVM layihəsinin qurucusu və baş memarı və Swift proqramlaşdırma dilinin yaradıcısı Kris Lattnerin rəhbərliyi altında hazırlanır. Mojo-nun sintaksisi Python dilinə əsaslanır və tip sistemi C/C++-a yaxındır. Layihə Python-un imkanlarını sistem proqramlaşdırma imkanları ilə genişləndirən, geniş spektrli tapşırıqlar üçün uyğun olan və tədqiqat inkişafı və sürətli prototipləmə üçün istifadə rahatlığını yüksək məhsuldar son məhsullar üçün uyğunluğu birləşdirən ümumi təyinatlı bir dil kimi təqdim olunur.
Sadəliyə tanış Python sintaksisinin istifadəsi ilə nail olunur və son məhsulların işlənməsi maşın koduna kompilyasiya etmək, yaddaş üçün təhlükəsiz mexanizmlər və aparat sürətləndirici vasitələrdən istifadə etməklə asanlaşdırılır. Yüksək performansa nail olmaq üçün hesablamaların paralelləşdirilməsi sistemdə mövcud olan GPU, maşın öyrənməsi üçün xüsusi sürətləndiricilər və vektor prosessor təlimatları (SIMD) kimi heterojen sistemlərin bütün aparat resurslarından istifadə etməklə dəstəklənir. İntensiv hesablamalar üçün bütün hesablama resurslarının paralelləşdirilməsi və istifadəsi C/C++ proqramlarından daha yüksək performansa nail olmağa imkan verir.
Bu dil statik yazmağı və Rust-u xatırladan aşağı səviyyəli yaddaş təhlükəsizliyi xüsusiyyətlərini, məsələn, istinad ömür boyu izləmə və borc yoxlaması kimi funksiyaları dəstəkləyir. Eyni zamanda, dil aşağı səviyyəli iş imkanlarını da təmin edir, məsələn, Pointer növündən istifadə edərək təhlükəli rejimdə yaddaşa birbaşa daxil olmaq, fərdi SIMD təlimatlarına zəng etmək və ya TensorCores və AMX kimi aparat genişlənmələrinə giriş mümkündür.
Mojo həm JIT istifadə edərək tərcümə rejimində, həm də icra edilə bilən fayllara (AOT, vaxtından əvvəl) tərtib etmək üçün istifadə edilə bilər. Kompilyator avtomatik optimallaşdırma, keşləmə və paylanmış kompilyasiya üçün daxili müasir texnologiyalara malikdir. Mojo dilindəki mənbə kodu LLVM layihəsi tərəfindən hazırlanmış aşağı səviyyəli ara kod MLIR (Çox Səviyyəli Ara Nümayəndəlik) koduna çevrilir. Kompilyator, maşın kodunu yaratmaq üçün MLIR-i dəstəkləyən müxtəlif arxa hissələrdən istifadə etməyə imkan verir.
Eyni zamanda, maşın öyrənməsinin inkişafı üçün platforma təklif edən MAX Framework 26.5 buraxıldı. MAX Framework, Mojo alət dəstini müxtəlif formatlarda (TensorFlow, PyTorch, ONNX və s.) maşın öyrənmə modellərindən istifadə edən tətbiqlərin hazırlanması və sazlanması üçün alətlərlə tamamlayır. 26.5 versiyası max["name"] sintaksisindən istifadə edərək yalnız tələb olunan asılılıqları quraşdırmaq imkanı əlavə edir və iki yeni süni intellekt model ailəsi: GLM-5.2 və Nemotron-H üçün dəstək əlavə edir.
Mənbə: opennet.ru
