Introduction à Mojo : Commençons par le commencement

Par mmane, 9 février, 2024

Bonjour!

Bienvenue sur le deuxième article de ce blog hebdomadaire dédié à l’exploration de Mojo, un nouveau langage de programmation fascinant. Dans cet article, nous plongerons ensemble dans l’histoire de ce langage de programmation moderne.

Mojo a été conçu par Chris Lattner et développé par Modular, une compagnie d’infrastructure d’intelligence artificielle.

Qui est Chris Lattner?

Christopher Lattner est un des pionniers dans le domaine de l’informatique. Il est un des auteurs et développeur du projet Low Level Virtual Machine (un ensemble d’outils et de bibliothèques qui permettent la compilation de code de plusieurs langages) et Clang Compiler (un compilateur frontend pour les langages C). Il a aussi conçu et implémenté la plupart de la structure de base du langage de programmation Swift d’Apple. Lattner travailla aussi quelques temps chez Tesla dans leur équipe d’Autopilot. Pour en suite, aller travailler chez Google pendant près de 3 ans et enfin terminer chez Modular, une compagnie qu'il lance avec Tim Davis.

Qu’est-ce que Modular?

« Nous sommes les leaders mondiaux des infrastructures d’IA. Nous y avons largement contribué, maintenant nous le réinventons. » - Modular

Modular est une compagnie ayant comme mission d’avoir un impact positif dans le monde en réinventant la façon dont la technologie d’intelligence artificielle est développée et déployée. Leur équipe croit que l’intelligence artificielle devrait être utilisée par tout le monde et de n’importe où. Alors, Modular repense et change l’infrastructure des systèmes d’intelligence artificielle pour les rendre plus simples et optimisés.

En commençant leur projet, l’équipe de développeurs de Modular réalisent qu’ils ont besoin d’un langage avec un temps de compilation faible et plusieurs autres fonctionnalités qui ne sont pas supportées par les langages qui existent déjà. Donc, il crée Mojo un langage de programmation axé sur le développement d’IA puissant et efficient qui répond à leurs besoins de performance et qui permet d’utiliser à son plein potentiel l’approche MLIR.