Dus ik heb eindelijk de kans gekregen om naar Mojo/Modular te kijken. Het is niet wat ik dacht dat het was, het is een vervanging voor OpenCL + implementaties van kernels, geen AI-compiler. Hoewel dit het veel gemakkelijker maakt om snel volledige prestaties te behalen, denk ik dat Turing-compleetheid een fout is voor deze dingen. We krijgen eindelijk de kans om in een pure dataflow-wereld te leven, waarom zouden we dat niet benutten? Talen zoals deze scheiden de definitie van de berekening niet van de planning van de berekening. Lees de Halide PhD, ik ben geobsedeerd door dit idee. Naarmate neurale netwerken beter en beter worden in programmeren, willen we de meest beknopte manier om *exact* uit te drukken wat het programma doet zonder ons zorgen te maken over de details van hoe. Laat dat maar aan de machines over. Let op de parameter "maybe_epilogue_func" hier. Wat als je twee epiloogfuncties wilt die naar verschillende buffers opslaan, of gekoppelde reduces? De lus zit binnen deze conv-functie, dus het is te laat om te veranderen. Lees de tinygrad conv voor contrast. "In mijn decennia van het bouwen van compilers heb ik de mythe van een 'voldoende slimme compiler' nooit zien uitkomen!" -- @clattner_llvm We wedden dat met moderne zoektechnieken (lees: AI) dit eindelijk zal veranderen. Hoewel het een volkomen eerlijke weddenschap is om de andere kant te kiezen, en als het de komende 10 jaar niet uitpakt, is Mojo waarschijnlijk het juiste punt in de afweging.