Mojo 1.1、初めて外部コントリビューターにコンパイラを開放

Pythonよりも速くAIを実行するために設計されたプログラミング言語が、誰でも改良できるものになりました。Mojo 1.1は、言語がバージョン1.0に達して以来初のアップデートであり、コンパイラを、それを構築した企業の外部からの貢献に開放します。これは、Mojoを企業の研究プロジェクトから共有されたプロジェクトへと変える変更です。

Mojoは、以前にAppleでSwiftプログラミング言語を生み出し、GoogleでAIインフラストラクチャに長年携わったクリス・ラトナーによって設計されました。この言語は表面的にはPythonのように見えますが、AIワークロードでは数万倍高速に動作し、Pythonが簡単にはアクセスできない特殊なプロセッサレジスタなどのハードウェア機能に到達します。これは、Pythonは書きやすいが、現代のAIモデルを動かす数値計算では遅いという特定のフラストレーションに対処するために構築されました。

バージョン1.1では、Mojoコードをマシン命令に変換するプログラムであるMojoコンパイラが、初めて外部開発者からのプルリクエストを受け付けるようになりました。ライセンスはバージョン1.0以来Apache 2.0であり、ソースコードは誰でも読めるものでした。変更されたのは、コミュニティから言語自体への貢献が可能になったことです。

このリリースでは、構造化データを扱う際にプログラマーが書く必要のある反復的な構文を減らす、推論されたメンバー参照も導入されています。コンパイル時間は短縮されました。SIMD API（Mojoが最新のプロセッサの高性能ベクトル演算に到達するために使用する低レベルのビルディングブロック）は、安定しており本番環境での使用に適していると見なされています。

ラトナーがMojoを構築するために設立したスタートアップ、Modularは、今年初めにクアルコムに買収され、この言語に持続的な企業資金をもたらしました。コンパイラの公開は、Mojo上で動作し、オーディオ生成をサポート機能として追加したAIモデル展開用フレームワークであるMAX 26.6の同時リリースに伴うものです。コンパイラの公開は、その機関的な安定性が確立された後に行われ、その前ではありません。

コミュニティがMojoの方向性を大きく形作るかどうかは採用にかかっており、採用はまだ限られています。Pythonのエコシステム（ライブラリ、チュートリアル、開発者のインストールベース）は数十年にわたって深く、馴染みのある構文であっても、より高速な代替手段にすぐに取って代わられる可能性は低いです。MojoはPythonコードを直接実行できるため、実験の障壁は低くなりますが、開発者が本番ワークフローをMojoに移すかどうかは、まだほとんど未解決の質問です。

最初の本当の試練は、外部の貢献者が実際に何を提出するかです。その貢献が、Mojoを本番環境で実行しているコミュニティを反映しているのか、それともまだ端を探っているコミュニティを反映しているのか。Mojo 1.2の変更ログは、クアルコムの壁の外の誰かが実際に作成に貢献した最初のものになるでしょう。

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