Artwork

Treść dostarczona przez Kris Jenkins. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Kris Jenkins lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.
Player FM - aplikacja do podcastów
Przejdź do trybu offline z Player FM !

Mojo Lang - Tomorrow's High Performance Python? (with Chris Lattner)

1:24:38
 
Udostępnij
 

Manage episode 415727404 series 3476072
Treść dostarczona przez Kris Jenkins. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Kris Jenkins lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

Mojo is the latest language from the creator of Swift and LLVM. It’s an attempt to take some of the best techniques from CPU/GPU-level programming and package them up in a Python-compatible syntax.

In this episode we explore why Mojo was created, and what it offers to Python programmers and non-Python programmers alike. How is it built for performance, and which performance features matter? What’s its take on functional programming and type systems? And can it marry the high-level programming of Python with the low-level programming of LLVM/MLIR?

If you’re a Python programmer who needs better performance, a C programmer who expects more from a ‘scripting language’, or just someone who’d be happier if Python had a first-class type system, Mojo might well be for you…

Mojo: https://www.modular.com/max/mojo

Mojo’s Roadmap: https://docs.modular.com/mojo/roadmap.html

The Mojo Discord: https://discord.com/invite/modular

MLIR: https://mlir.llvm.org/

Chris’s Talks: https://nondot.org/sabre/Resume.html#talks

Chris on Twitter: https://twitter.com/clattner_llvm

Kris on Mastodon: http://mastodon.social/@krisajenkins

Kris on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/krisjenkins/

Kris on Twitter: https://twitter.com/krisajenkins

#software #podcast #mojolang #ml #pythonml

  continue reading

71 odcinków

Artwork
iconUdostępnij
 
Manage episode 415727404 series 3476072
Treść dostarczona przez Kris Jenkins. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Kris Jenkins lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

Mojo is the latest language from the creator of Swift and LLVM. It’s an attempt to take some of the best techniques from CPU/GPU-level programming and package them up in a Python-compatible syntax.

In this episode we explore why Mojo was created, and what it offers to Python programmers and non-Python programmers alike. How is it built for performance, and which performance features matter? What’s its take on functional programming and type systems? And can it marry the high-level programming of Python with the low-level programming of LLVM/MLIR?

If you’re a Python programmer who needs better performance, a C programmer who expects more from a ‘scripting language’, or just someone who’d be happier if Python had a first-class type system, Mojo might well be for you…

Mojo: https://www.modular.com/max/mojo

Mojo’s Roadmap: https://docs.modular.com/mojo/roadmap.html

The Mojo Discord: https://discord.com/invite/modular

MLIR: https://mlir.llvm.org/

Chris’s Talks: https://nondot.org/sabre/Resume.html#talks

Chris on Twitter: https://twitter.com/clattner_llvm

Kris on Mastodon: http://mastodon.social/@krisajenkins

Kris on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/krisjenkins/

Kris on Twitter: https://twitter.com/krisajenkins

#software #podcast #mojolang #ml #pythonml

  continue reading

71 odcinków

Все серии

×
 
Loading …

Zapraszamy w Player FM

Odtwarzacz FM skanuje sieć w poszukiwaniu wysokiej jakości podcastów, abyś mógł się nią cieszyć już teraz. To najlepsza aplikacja do podcastów, działająca na Androidzie, iPhonie i Internecie. Zarejestruj się, aby zsynchronizować subskrypcje na różnych urządzeniach.

 

Skrócona instrukcja obsługi