Релиз языка программирования Mojo 1.0

Представлен стабильный релиз языка программирования Mojo 1.0, который ознаменовал стабилизацию языка и реализацию всех базовых возможностей. Выпуск оценивается как готовый к повсеместному использованию и позволяющий начать разрабатывать крупные проекты, не опасаясь появления в языке изменений, нарушающих совместимость.

В состав платформы включены компоненты, необходимые для разработки приложений на языке Mojo, включая компилятор, runtime, интерактивную REPL-оболочку для сборки и запуска программ, отладчик, дополнение к редактору кода Visual Studio Code (VS Code) с поддержкой автодополнения ввода, форматирования кода и подсветки синтаксиса, модуль для интеграции с Jupyter для сборки и запуска Mojo notebook. Исходный код стандартной библиотеки Mojo открыты под лицензией Apache 2.0 c исключениями от проекта LLVM, допускающими смешивание с кодом под лицензией GPLv2. Исходный код компилятора планируют открыть после завершения стабилизации внутренней архитектуры.

Язык Mojo развивается под руководством Криса Латнера (Chris Lattner), основателя и главного архитектора проекта LLVM и создателя языка программирования Swift. Синтаксис Mojo основан на языке Python, а система типов близка к C/C++. Проект преподносится как язык общего назначения, расширяющий возможности языка Python средствами системного программирования, подходящий для широкого круга задач и сочетающий простоту применения для исследовательских разработок и быстрого создания прототипов с пригодностью для формирования высокопроизводительных конечных продуктов.

Простота достигается благодаря использованию привычного синтаксиса языка Python, а разработке конечных продуктов способствуют возможность компиляции в машинный код, механизмы безопасной работы с памятью и задействование средств для аппаратного ускорения вычислений. Для достижения высокой производительности поддерживается распараллеливание вычислений с задействованием всех имеющихся в системе аппаратных ресурсов гетерогенных систем, таких как GPU, специализированные ускорители для машинного обучения и векторные процессорные инструкции (SIMD). При интенсивных вычислениях распараллеливание и задействование всех вычислительных ресурсов даёт возможность добиться производительности, превосходящей приложения на C/C++.

Язык поддерживает статическую типизацию и средства для безопасной низкоуровневой работы с памятью, напоминающие возможности языка Rust, такие как отслеживание времени жизни ссылок и проверка заимствования переменных (borrow checker). При этом в языке доступны и возможности для низкоуровневой работы, например, возможно прямое обращение к памяти в режиме unsafe с использованием типа Pointer, вызов отдельных SIMD-инструкций или доступ к аппаратным расширениям, таким как TensorCores и AMX.

Mojo может использоваться как в режиме интерпретации с использованием JIT, так и для компиляции в исполняемые файлы (AOT, ahead-of-time). В компилятор встроены современные технологии автоматической оптимизации, кэширования и распределённой компиляции. Исходный код на языке Mojo преобразуются в низкоуровневый промежуточный код MLIR (Multi-Level Intermediate Representation), развиваемый проектом LLVM. Компилятор позволяет применять для генерации машинного кода различные бэкенды, поддерживающие MLIR.

Одновременно сформирован выпуск движка MAX Framework 26.5, предлагающего платформу для разработок в области машинного обучения. MAX Framework дополняет инструментарий Mojo средствами для разработки и отладки приложений, использующих модели машинного обучения в различных форматах (TensorFlow, PyTorch, ONNX и т.п.). В версии 26.5 добавлена возможность установки только необходимых зависимостей, используя синтаксис max[«имя»], а также добавлена поддержка двух новых семейств AI-моделей — GLM-5.2 и Nemotron-H.

Источник: opennet.ru