U publikua versioni stabil i gjuhës së programimit Mojo 1.0, i cili shënon stabilizimin e gjuhës dhe implementimin e të gjitha funksionaliteteve bazë. Dalja e tij vlerësohet si e gatshme për përdorim të gjerë dhe mundëson fillimin e zhvillimit të projekteve të mëdha pa frikën e ndryshimeve në gjuhë që cenojnë përputhshmërinë.
Në platformë janë përfshirë komponentët e nevojshme për zhvillimin e aplikacioneve në gjuhën Mojo, përfshirë kompiluesin, runtime-in, një REPL interaktive për ndërtimin dhe ekzekutimin e programeve, një debugger, një shtesë për redaktorin e kodit Visual Studio Code (VS Code) me mbështetje për autokompleting input-it, formatimin e kodit dhe ndriçimin sintaksor, dhe një modul për integrimin me Jupyter për ndërtimin dhe ekzekutimin e Mojo notebook. Kodi burimor i bibliotekës standarde Mojo është i hapur nën licencën Apache 2.0 me përjashtime nga projekti LLVM, të cilat lejojnë kombinimin me kodin nën licencën GPLv2. Kodi burimor i kompiluesit planifikohet të hapet pasi të përfundojë stabilizimi i arkitekturës së brendshme.
Gjuha Mojo po zhvillohet nën udhëheqjen e Chris Lattner, themeluesit dhe arkitektit kryesor të projektit LLVM dhe krijuesit të gjuhës së programimit Swift. Sintaksa e Mojo bazohet në gjuhën Python, ndërsa sistemi i tipeve është i afërt me C/C++. Projekti prezantohet si një gjuhë e përgjithshme, që zgjeron mundësitë e gjuhës Python me mjete për programim sistemor, e përshtatshme për një gamë të gjerë detyrash dhe shfaq lehtësinë e përdorimit për zhvillimet kërkimore dhe krijimin e prototipeve të shpejta me përshtatshmëri për formimin e produkteve përfundimtare me performancë të lartë.
Thjeshtësia arrihet duke përdorur sintaksën e njohur të gjuhës Python, ndërsa zhvillimi i produkteve përfundimtare përfshin mundësinë e kompajlimit në kodin makinerik, mekanizmat për punën e sigurt me memorjen dhe aktivizimin e mjeteve për përshpejtimin harduerik të llogaritjeve. Për të arritur një performancë të lartë, mbështetet paralelizimi i llogaritjeve me angazhimin e të gjithë burimeve harduerike të disponueshme në sistemet heterogjene, si GPU-të, përshpejtuesit e specializuar për mësimin automat dhe komandat e procesorëve vektorialë (SIMD). Gjatë llogaritjeve intensive, paralelizimi dhe angazhimi i të gjithë burimeve të llogaritjes mundëson të arrihet një performancë që e tejkalon aplikacionet në C/C++.
Gjuha mbështet tipizimin statik dhe mjetet për një punë të sigurt në nivel të ulët me memorjen, duke kujtuar mundësitë e gjuhës Rust, siç janë gjurmimi i kohëzgjatjes së referencave dhe kontrolli i huazimit të variablave (borrow checker). Megjithatë, gjuhës i janë të disponueshme edhe mundësitë për punë në nivel të ulët, për shembull, është e mundur qasja e drejtpërdrejtë në memorje në modalitetin unsafe duke përdorur tipin Pointer, thirrja e instrukcioneve SIMD të veçanta ose qasja në zgjerimet harduerike, si TensorCores dhe AMX.
Mojo mund të përdoret si në modalitetin e interpretimit me JIT, ashtu edhe për kompilimin në skedarë ekzekutivë (AOT, ahead-of-time). Në kompilator janë të ndërtuara teknologji moderne për optimizimin automatike, caching dhe kompilim të shpërndarë. Kodi burimor në gjuhën Mojo shndërrohet në kodin e ulët të ndërmjetëm MLIR (Multi-Level Intermediate Representation), që zhvillohet nga projekti LLVM. Kompilatori lejon përdorimin e backend-eve të ndryshme për gjenerimin e kodit të makinës që mbështesin MLIR.
NjĂ«herĂ«sh Ă«shtĂ« formuar dalja e motorit MAX Framework 26.5, i cili ofron njĂ« platformĂ« pĂ«r zhvillime nĂ« fushĂ«n e mĂ«simit tĂ« makinerive. MAX Framework kompleton mjetet e Mojo me mjete pĂ«r zhvillimin dhe debuggimin e aplikacioneve qĂ« pĂ«rdorin modele mĂ«simi makinerie nĂ« formate tĂ« ndryshme (TensorFlow, PyTorch, ONNX etj.). NĂ« versionin 26.5 Ă«shtĂ« shtuar mundĂ«sia pĂ«r tĂ« instaluar vetĂ«m varĂ«sitĂ« e nevojshme, duke pĂ«rdorur sintaksĂ«n max["emri"], si dhe Ă«shtĂ« shtuar mbĂ«shtetje pĂ«r dy familje tĂ« reja modelesh AI â GLM-5.2 dhe Nemotron-H.
Burimi: opennet.ru
