ਮੋਜੋ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਬੀਟਾ ਰੀਲੀਜ਼ 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.

ਮੋਜੋ ਭਾਸ਼ਾ LLVM ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਅਤੇ ਸਵਿਫਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਨਿਰਮਾਤਾ ਕ੍ਰਿਸ ਲੈਟਨਰ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਮੋਜੋ ਦਾ ਸੰਟੈਕਸ ਪਾਈਥਨ ਭਾਸ਼ਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਟਾਈਪ ਸਿਸਟਮ C/C++ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਾਈਥਨ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਅੰਤ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਖੋਜ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ।

ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਪਾਈਥਨ ਸੰਟੈਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਸਰਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਕੋਡ, ਮੈਮੋਰੀ-ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਧੀਆਂ, ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪ੍ਰਵੇਗ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸਹੂਲਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉੱਚ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਵਿਪਰੀਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਸਾਰੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਰੋਤਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPU, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਕਸਲੇਟਰ ਅਤੇ ਵੈਕਟਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ (SIMD) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗਣਨਾ ਦੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰੀਕਰਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੀਬਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਲਈ, ਸਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ C/C++ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਭਾਸ਼ਾ ਸਥਿਰ ਟਾਈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਘੱਟ-ਪੱਧਰੀ ਮੈਮੋਰੀ-ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਜੰਗਾਲ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਦਰਭ ਲਾਈਫਟਾਈਮ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਉਧਾਰ ਚੈਕਰ। ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਭਾਸ਼ਾ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਮੌਕੇ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪੁਆਇੰਟਰ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨਾ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ SIMD ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ TensorCores ਅਤੇ AMX ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।

ਮੋਜੋ ਨੂੰ JIT ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਿਆਖਿਆ ਮੋਡ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟੇਬਲ ਫਾਈਲਾਂ (AOT, ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ) ਵਿੱਚ ਸੰਕਲਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਾਈਲਰ ਕੋਲ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਕੈਚਿੰਗ ਅਤੇ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟ ਕੰਪਾਈਲੇਸ਼ਨ ਲਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਹਨ। ਮੋਜੋ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਨੂੰ ਐਲਐਲਵੀਐਮ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਹੇਠਲੇ-ਪੱਧਰੀ ਇੰਟਰਮੀਡੀਏਟ ਕੋਡ MLIR (ਮਲਟੀ-ਲੈਵਲ ਇੰਟਰਮੀਡੀਏਟ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ) ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਾਈਲਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬੈਕਐਂਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਲਈ MLIR ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

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).

ਸਰੋਤ: opennet.ru