Вышел Mojo 1.1 — теперь язык принимает правки от сторонних разработчиков, а его создателем остаётся Крис Латнер, автор LLVM и Swift.
Компилятор и сопутствующие инструменты для сборки проектов на Mojo распространяются под лицензией Apache 2.0 с оговорками от проекта LLVM, которые разрешают совмещать код с компонентами под GPLv2. Главная особенность версии 1.1 — открытие кодовой базы компилятора для изменений со стороны внешних участников. Развитием языка руководит Крис Латнер (Chris Lattner) — основатель и главный архитектор LLVM, а также создатель Swift.
Синтаксически Mojo опирается на Python, тогда как система типов ближе к C и C++. Проект позиционируют как универсальный язык, который расширяет возможности Python инструментами системного программирования: он подходит и для исследовательских задач с быстрым прототипированием, и для создания высокопроизводительных продуктов. Знакомый синтаксис Python упрощает старт, а компиляция в машинный код, безопасная работа с памятью и аппаратное ускорение вычислений помогают доводить решения до финального вида.
Для производительности Mojo умеет распараллеливать вычисления, задействуя все аппаратные ресурсы гетерогенных систем: GPU, специализированные ускорители машинного обучения и векторные инструкции SIMD. При интенсивных нагрузках это позволяет обогнать приложения на C и C++. В языке есть статическая типизация и механизмы безопасной низкоуровневой работы с памятью в духе Rust — отслеживание времени жизни ссылок и проверка заимствования переменных. При этом доступна и низкоуровневая работа: прямое обращение к памяти в режиме unsafe через тип Pointer, вызов отдельных SIMD-инструкций, доступ к аппаратным расширениям вроде TensorCores и AMX. Mojo работает и как интерпретатор с JIT, и как компилятор в исполняемые файлы (AOT). В компилятор встроены автоматическая оптимизация, кэширование и распределённая компиляция, а исходники преобразуются в промежуточный код MLIR (Multi-Level Intermediate Representation) из проекта LLVM.
В Mojo 1.1 ускорили компиляцию за счёт более быстрой обработки t-строк и неявных преобразований, подняли производительность генерируемого кода. В LSP-сервере появилась функция исправления частых опечаток. Добавлен сокращённый синтаксис без указания выводимых из контекста типов: вместо «SIMD[DType.float64, 4]» можно писать «SIMD[.float64, 4]». Расширен список стабильных API стандартной библиотеки (в их числе String, SIMD и List). Продолжен перевод API с устаревших замыканий-параметров, обрабатываемых при компиляции, на унифицированные замыкания-аргументы, обрабатываемые во время выполнения. Удалены ранее помеченные устаревшими ключевые слова fn, alias, __comptime_assert, а также конструкции «@parameter if» и «@parameter for».
Одновременно выпущен движок MAX Framework 26.6 — платформа для разработки в области машинного обучения, дополняющая инструменты Mojo средствами разработки и отладки приложений с моделями в разных форматах (TensorFlow, PyTorch, ONNX и других). В этой версии добавлена генерация звука моделью MiniMax-Music3: стереомузыка с частотой дискретизации 44.1 кГц создаётся по текстовому описанию. Заметно выросла производительность на системах с GPU NVIDIA и AMD, появилась поддержка AI-моделей Inkling и GLM-5.3, расширена поддержка семейств Kimi, Qwen и Gemma.
Загрузка...
