Релиз на езика за програмиране Mojo 1.0

Представен е стабилен релиз на програмен език Mojo 1.0, който отбеляза стабилизацията на езика и реализирането на всички основни функционалности. Изданието се оценява като готово за широко ползване и позволява започване на разработването на мащабни проекти, без да се притеснявате от появата на промени в езика, които нарушават съвместимостта.

Платформата включва компоненти, необходими за разработване на приложения на езика Mojo, включително компилатор, runtime, интерактивна REPL обвивка за изграждане и стартиране на програми, отладчик, разширение за редактора на код Visual Studio Code (VS Code) с поддръжка на автоматично допълване, форматиране на кода и подсветка на синтаксиса, модул за интеграция с Jupyter за изграждане и стартиране на Mojo notebook. Изходният код на стандартната библиотека Mojo е отворен под лицензия Apache 2.0 с изключения от проекта LLVM, допускащи смесване с код под лицензия GPLv2. Изходният код на компилятора е планирано да бъде отворен след завършване на стабилизацията на вътрешната архитектура.

Езикът Mojo се развива под ръководството на Крис Латнър (Chris Lattner), основателя и главния архитект на проекта LLVM и създателя на езика за програмиране Swift. Синтаксисът на Mojo е базиран на езика Python, а системата за типове е близка до C/C++. Проектът се представя като език за общо предназначение, разширяващ възможностите на Python с инструменти за системно програмиране, подходящ за широк спектър от задачи и съчетаващ простота в приложението за научни разработки и бързо създаване на прототипи с годност за формиране на високо производителни крайни продукти.

Простотата се постига благодарение на използването на познатия синтаксис на езика Python, а разработката на крайни продукти се подпомага от възможността за компилация в машинен код, механизмите за безопасна работа с паметта и ангажирането на средства за хардуерно ускорение на изчисленията. За постигане на висока производителност се поддържа паралелизиране на изчисленията с включване на всички налични в системата хардуерни ресурси на хетерогенни системи, като GPU, специализирани ускорители за машинно обучение и векторни инструкции на процесора (SIMD). При интензивни изчисления паралелизацията и ангажирането на всички изчислителни ресурси дават възможност за постигане на производителност, надвишаваща приложенията на C/C++.

Езикът поддържа статична типизация и инструменти за безопасна работа с памет на ниско ниво, наподобяващи възможностите на Rust, като управление на времето за живот на препратките и проверка на заемането на променливи (borrow checker). В същото време в езика са налични и средства за работа на ниско ниво, например, е възможно директно обръщение към паметта в режим unsafe с използване на типа Pointer, извикване на отделни SIMD инструкции или достъп до хардуерни разширения, като TensorCores и AMX.

Mojo може да се използва както в режим на интерпретация с JIT, така и за компилация в изпълними файлове (AOT, ahead-of-time). В компилатора са вградени съвременни технологии за автоматична оптимизация, кеширане и разпределена компилация. Изходният код на Mojo се преобразува в ниско ниво междинен код MLIR (Multi-Level Intermediate Representation), развиван от проекта LLVM. Компилаторът позволява използването на различни бекенди за генериране на машинен код, които поддържат MLIR.

Същевременно е представен и релиза на движка MAX Framework 26.5, предлагащ платформа за разработки в областта на машинното обучение. MAX Framework допълва инструментариума на Mojo със средства за разработване и отстраняване на грешки в приложения, които използват модели на машинно обучение в различни формати (TensorFlow, PyTorch, ONNX и т.н.). В версия 26.5 е добавена възможността за инсталиране само на необходимите зависимости, използвайки синтаксис max[„име“], както и поддръжка на две нови семейства AI-модели — GLM-5.2 и Nemotron-H.

Източник: opennet.ru