🥇Бета-выпуск языка программирования Mojo 1.0

Представлен первый бета выпуск языка программирования Mojo 1.0, который ознаменовал стабилизацию языка и реализацию всех базовых возможностей. Выпуск оценивается как почти готовый к повсеместному использованию. Финальный релиз Mojo 1.0 ожидается в начале осени. Использование данной ветки позволит 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.

Mojo-språket utvikles under ledelse av Chris Lattner, grunnlegger og sjefsarkitekt for LLVM-prosjektet og skaperen av programmeringsspråket Swift. Mojos syntaks er basert på Python-språket, og typesystemet er nær C/C++. Prosjektet er utpekt som et allmennbruksspråk som utvider mulighetene til Python med systemprogrammeringsevner, er egnet for et bredt spekter av oppgaver, og kombinerer brukervennlighet for forskningsutvikling og rask prototyping med egnethet for sluttprodukter med høy ytelse.

Enkelhet oppnås gjennom bruk av kjent Python-syntaks, og utviklingen av sluttprodukter tilrettelegges av muligheten til å kompilere til maskinkode, minnesikre mekanismer og bruk av maskinvareakselerasjonsverktøy. For å oppnå høy ytelse støttes parallellisering av beregninger ved å bruke alle maskinvareressursene til heterogene systemer tilgjengelig i systemet, slik som GPUer, spesialiserte akseleratorer for maskinlæring og vektorprosessorinstruksjoner (SIMD). For intensive beregninger gjør parallellisering og utnyttelse av alle dataressurser det mulig å oppnå ytelse som er overlegen C/C++-applikasjoner.

Språket støtter statisk skriving og minnesikre funksjoner på lavt nivå som minner om Rust, for eksempel sporing av referanselevetid og lånekontroll. Samtidig gir språket også muligheter for arbeid på lavt nivå, for eksempel er det mulig å få direkte tilgang til minnet i usikker modus ved å bruke Pointer-typen, ringe individuelle SIMD-instruksjoner, eller tilgang til maskinvareutvidelser som TensorCores og AMX.

Mojo kan brukes både i tolkningsmodus ved bruk av JIT, og for kompilering til kjørbare filer (AOT, på forhånd). Kompilatoren har innebygd moderne teknologi for automatisk optimalisering, caching og distribuert kompilering. Kildekode på Mojo-språket konverteres til lavnivå mellomkode MLIR (Multi-Level Intermediate Representation), utviklet av LLVM-prosjektet. Kompilatoren lar deg bruke ulike backends som støtter MLIR for å generere maskinkode.

Среди изменений в Mojo 1.0.0b1:

Ключевое слово «fn» объявлено устаревшим — для объявления функций следует использовать ключевое слово «def» (возможности «fn» и «def» объединены, и в «def» реализована семантика «fn» без генерации исключений).
Унифицирована реализация замыканий (closure). Не учитывающие контекст замыкания (stateless closure) теперь автоматически преобразуются в функции верхнего уровня и могут использоваться как callback-вызовы в FFI (Foreign Function Interface). Добавлена поддержка захвата по ссылке (ref capture). При объявлении функций добавлен признак «thin» для объявления простого типа указателя на функцию без захвата состояния.
Указатели с типом UnsafePointer теперь не могут принимать значение null по умолчанию, а для работы с null-указателями необходимо использовать «Optional[UnsafePointer[…]]», что позволяет исключить накладные расходы при работе с null-указателями и сохранить возможность безопасного применения в FFI.
По умолчанию в коде для CPU в коллекциях включена проверка допустимых границ (на GPU проверка отключена для производительности, но может быть включена при сборке с «mojo build -D ASSERT=all»). Прекращена поддержка указания отрицательных значений в индексах (запрещено «x[-1]», но можно указывать «x[len(x)-1]»).
Из стандартной библиотек удалён тип NDBuffer, вместо которого следует использовать TileTensor.
Расширена поддержка работы с GPU через графический API Metal на системах Apple (например, появилась поддержка print() и матричных инструкций M5). Добавлена поддержка ускорителей AMD MI250X и NVIDIA B300.
Идентификаторы примитивов GPU (индексы потоков и блоков) переведены на возвращение типа Int вместо UInt.
Контекст CPU (‘DeviceContext(api=»cpu»)’) стал потокозависимым (stream-ordered). Для упорядоченного выполнения задач добавлены функции enqueue_cpu_function() и enqueue_cpu_range().
В типах String и StringSlice добавлена поддержка графемных кластеров (Unicode UAX #29), позволяющая корректно вычислять длину и обрезать строки с emoji и комбинированных символов. Добавлены методы graphemes() и count_graphemes(), а также синтаксис слайсов «[grapheme=…]».
Реализовано уточнение типов (Type Refinement) на этапе компиляции для автоматического сужения типов внутри выражений «where», «if» и «assert» (позволяет обойтись без явного указания trait_downcast).
Предложен унифицированный API рефлексии, в котором предложена новая функция reflect[T](), возвращающая Reflected[T] и заменяющая семейство функций struct_field_* и старые методы get_type_name().

Одновременно сформирован выпуск движка MAX Framework 26.3, 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 новой версии MAX Framework добавлена возможность генерации видео, расширена поддержка работ с использованием нескольких GPU, значительно повышена производительность интерпретатора (некоторые операции стали выполняться быстрее в 10-20 раз).

Kilde: opennet.ru

Betaversjon 1.0 av Mojo-programmeringsspråket