🔥 Ну шо, датасаентисты, переходим на Mojo? Есть такой дядька, как Chris Lattner, который известен созданием LLVM, Clang и Swift. Крис обратил внимание на то, что в компаниях часто ресерчем и деплоем моделек машинного обучения занимаются разные команды. Во-первых, это добавляет много бесполезных митингов и перекидывания мячика туда-сюда, пока все наконец не заработает. Во-вторых, тупо что вообще нужно тратить кучу ресурсов, чтобы уже заресерченные модели оптимизировать под используемое железо и использовать в проде. Поэтому в 2022 году он с командой начал делать платформу, куда вы закидываете свои модельки, и они работают быстрее. Когда они начали это делать, то поняли, что не хватает языка, который бы позволил удобно писать код как на Python, но при этом был бы быстрым как С++ и мог эффективно исполнятся на любых железяках. И как вы понимаете, сложно найти кого-нибудь, кто шарит в компиляторах и создании новых языков круче, чем Крис. Поэтому они решили создать Mojo. Mojo - это отдельный язык, который является надмножество Python. Это означает, что любой код написанный на Python будет работать в Mojo, но еще будет куча новых фишек, которые позволяют новому коду исполнятся намного быстрее (в десятки тысяч раз). То есть вы можете использовать всю удобную экосистему, к которой привыкли (типа pytorch, numpy и тд) и добавлять новую логику уже на Mojo. В целом паттерн очевидный: Java → Kotlin Objective-C → Swift Python → ⢨⠆⢘⡤⢔ Вот пример. Они взяли код перемножения матриц на питоне и понеслась: 1. Просто скопировать этот же код в Mojo - 17x ускорения 2. Добавить типы - 1866x ускорения 3. Добавили векторизацию - 8565х ускорения 4. Добавили мультипроцессинг - 14411х ускорения 🤯 Конечно, в реальность никто не перемножает матрицы на голом питоне, но тем не менее буст впечатляющий! Больше инфы тут