Mojo keele standardteegi avamine. Mojo Toolkit 24.2 värskendus

Mojo programmeerimiskeele arendajad on alustanud projekti arenduste konverteerimist avatud lähtekoodiga tarkvaraks. Esimesena avati standardne teegikood, mis on nüüd saadaval Apache 2.0 litsentsi all, välja arvatud LLVM projekti erandid, mis võimaldavad segada GPLv2 litsentsi koodiga. Lisaks koodi avaldamisele on arendusprotsess nihkunud avatuse poole ja võimalusele edastada kolmandate osapoolte muudatusi GitHubile tõmbamistaotluste esitamise kaudu. Kompilaatori lähtekood on plaanis avada pärast sisearhitektuuri projekteerimise valmimist.

Hoidlal on kaks Mojo standardteegi koodi haru: põhiharu, mis on sünkroonitud Mojo uusima stabiilse väljalaskega, ja igaöine haru, mis kajastab praegust arendusprotsessi ja on sünkroonitud Mojo igaõhtuste ehitustega. Igaõhtust filiaali julgustatakse kasutama osalejad, kes soovivad arendusega liituda ja oma muudatusi jagada. Samas ei ole osa raamatukogu mooduleid veel avatud, kuid mõne aja pärast on plaanis ka allesjäänud suletud kood viia avatud hoidlasse. Põhimõtteliselt jääb suletuks kiiresti arenevate moodulite kood, mis nõuavad täiendavat stabiliseerimist, moodulid, millele on planeeritud ümbertöötlemine ning moodulid, mis nõuavad täiendavat ülevaatamist ja ümbertöötamist tulenevalt seostest patenteeritud projektidega.

Samaaegselt avaldati Mojo SDK 24.2 väljalase, mis võimaldab projektide kompileerimist kohalikus süsteemis, ja MAX Engine 24.2 väljalase, mis pakub platvormi masinõppe arendamiseks. Mojo SDK sisaldab Mojo keeles rakenduste arendamiseks vajalikke komponente, sealhulgas kompilaatorit, käituskeskkonda, interaktiivset REPL-kesta programmide loomiseks ja käitamiseks, silurit, Visual Studio Code'i (VS Code) koodiredaktori lisandmoodulit sisendi automaatse täitmise, koodi vormindamise ja süntaksi esiletõstmise toega ning moodulit Jupyteriga integreerimiseks Mojo märkmike loomiseks ja käitamiseks. MAX Engine täiendab SDK-d tööriistadega rakenduste arendamiseks ja silumiseks, mis kasutavad masinõppemudeleid erinevates vormingutes (TensorFlow, PyTorch, ONNX jne). Platvormi jaoks on ette valmistatud Mojo SDK ja MAX Engine'i versioonid. Linux и macOS.

Mõned kõige tähelepanuväärsemad muudatused Mojo 24.2-s on järgmised:

• Struktuurid ja muud nominaalsed tüübid saavad nüüd kaudselt kaardistada tunnuseid. Näiteks iga struktuur, mille jaoks on rakendatud meetodit __str__(), vastab kaudselt Stringable tunnusele ja seda saab kasutada koos funktsiooniga str().
• Pythoni ühilduvustööriistad on lisanud toe märksõnapõhiste argumentide edastamiseks Pythoni funktsioonidele. Näiteks "plt.plot((5, 10), (10, 15), color="red")"
• Lisatud tugi funktsioonile muutuva arvu argumentide edastamiseks, mis määratakse märksõna määramise kaudu. Näiteks "prindi_kenasti(a=7, y=8)".
• Tüüp DynamicVector on ümber nimetatud loendiks ja teisaldatud moodulisse collections.list. Lisatud on võimalus luua loendit suvalise arvu väärtuste põhjal, näiteks "var numbers = Loend[Int](1, 2, 3)".
• Funktsioonile print() on lisatud nimelised parameetrid sep ja end, mille kaudu saab määrata eraldaja ja lõppväljundi väärtused. Näiteks printimise ("Tere", "Mojo", sep=", ", end="!!!\n") käivitamine annab tulemuseks väljundi "prindib Hello, Mojo!!!".

Mojo projekti juhib Chris Lattner, LLVM projekti asutaja ja peaarhitekt ning Swift programmeerimiskeele looja. Mojo süntaks põhineb Pythoni keelel ja tüübisüsteem on C/C++ lähedane. Projekti reklaamitakse kui üldotstarbelist keelt, mis laiendab Pythoni võimalusi süsteemide programmeerimise võimalustega, sobib paljude ülesannete täitmiseks ning ühendab endas kasutusmugavuse uurimistöö arendamiseks ja kiire prototüüpimise ning sobivuse suure jõudlusega lõpptoodete jaoks.

Lihtsus saavutatakse tuttava Pythoni süntaksi kasutamisega ning lõpptoodete väljatöötamist hõlbustavad masinkoodiks kompileerimise võimalus, mälukindlad mehhanismid ja riistvarakiirendusvahendite kasutamine. Kõrge jõudluse saavutamiseks toetatakse arvutuste paralleelsust, kasutades kõiki süsteemis saadaolevaid heterogeensete süsteemide riistvararessursse, nagu GPU-d, spetsiaalsed masinõppe kiirendid ja vektorprotsessori juhised (SIMD). Intensiivsete arvutuste jaoks võimaldab kõigi arvutusressursside paralleelsus ja kasutamine saavutada C/C++ rakendustest parema jõudluse.

Keel toetab staatilist tippimist ja madala tasemega mälukindlaid funktsioone, mis meenutavad Rusti, nagu võrdluse eluea jälgimine ja laenukontrolli. Samas annab keel võimalusi ka madala tasemega tööks, näiteks on võimalik Pointer tüübi abil otse pääseda ebaturvalises režiimis mälule, helistada üksikutele SIMD juhistele või ligi pääseda riistvaralaiendustele nagu TensorCores ja AMX.

Mojo saab kasutada nii tõlgendusrežiimis JIT-i kasutades kui ka täitmisfailideks kompileerimiseks (AOT, enne tähtaega). Kompilaatoril on sisseehitatud kaasaegsed tehnoloogiad automaatseks optimeerimiseks, vahemällu salvestamiseks ja hajutatud kompileerimiseks. Mojo keele lähtekood teisendatakse madala taseme keskmiseks koodiks MLIR (Multi-Level Intermediate Representation), mille on välja töötanud LLVM projekt. Kompilaator võimaldab masinkoodi genereerimiseks kasutada erinevaid MLIR-i toetavaid taustaprogramme.

Allikas: opennet.ru