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.
Jazyk Mojo je vyvíjaný pod vedením Chrisa Lattnera, zakladateľa a hlavného architekta projektu LLVM a tvorcu programovacieho jazyka Swift. Syntax Mojo je založená na jazyku Python a typový systém je blízky C/C++. Projekt je prezentovaný ako univerzálny jazyk, ktorý rozširuje možnosti Pythonu o možnosti systémového programovania, je vhodný pre širokú škálu úloh a spája jednoduché použitie pre výskumný vývoj a rýchle prototypovanie s vhodnosťou pre vysokovýkonné koncové produkty.
Jednoduchosť je dosiahnutá použitím známej syntaxe Pythonu a vývoj finálnych produktov je uľahčený schopnosťou kompilácie do strojového kódu, pamäťovo bezpečnými mechanizmami a použitím nástrojov na hardvérovú akceleráciu. Na dosiahnutie vysokého výkonu je podporovaná paralelizácia výpočtov s využitím všetkých hardvérových prostriedkov heterogénnych systémov dostupných v systéme, ako sú GPU, špecializované akcelerátory pre strojové učenie a inštrukcie vektorového procesora (SIMD). Pri intenzívnych výpočtoch umožňuje paralelizácia a využitie všetkých výpočtových zdrojov dosiahnuť výkon lepší ako aplikácie v C/C++.
Jazyk podporuje statické písanie a nízkoúrovňové funkcie pamäťovej bezpečnosti pripomínajúce Rust, ako je sledovanie životnosti odkazov a kontrola výpožičiek. Jazyk zároveň poskytuje aj možnosti pre prácu na nízkej úrovni, napríklad je možné priamo pristupovať k pamäti v nebezpečnom režime pomocou typu Pointer, volať jednotlivé SIMD inštrukcie alebo pristupovať k hardvérovým rozšíreniam ako TensorCores a AMX.
Mojo je možné použiť ako v režime interpretácie pomocou JIT, tak aj na kompiláciu do spustiteľných súborov (AOT, predčasne). Kompilátor má zabudované moderné technológie pre automatickú optimalizáciu, ukladanie do vyrovnávacej pamäte a distribuovanú kompiláciu. Zdrojový kód v jazyku Mojo je konvertovaný na nízkoúrovňový stredný kód MLIR (Multi-Level Intermediate Representation), vyvinutý v rámci projektu LLVM. Kompilátor vám umožňuje použiť rôzne backendy, ktoré podporujú MLIR na generovanie strojového kódu.
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).
Zdroj: opennet.ru
