Освоение Mojo. Практическое руководство по созданию нейросетей, трансформеров и диффузионных моделей

Современное машинное обучение страдает от «проблемы двух языков»: исследователи пишут на Python, инженеры переписывают на C++. Mojo — новый язык от создателя LLVM и Swift Криса Латтнера — решает эту проблему, будучи надмножеством Python: любой Python-код работает в Mojo без изменений, а добавление типов и переход от def к fn даёт ускорение до 150 раз. Эта книга — практическое руководство по Mojo: от основ синтаксиса и владения памятью до создания нейросетевых фреймворков с нуля. Читатель построит тензорный движок с SIMD-векторизацией, реализует автодифференцирование, ResNet с весами из PyTorch, LLaMA-подобную модель с FlashAttention и полный пайплайн Stable Diffusion — от текста до изображения. Отдельные главы посвящены GPU-программированию, Apple Neural Engine и интеграции с Python-экосистемой. 200+ примеров кода, 30 диаграмм, словарь терминов. Для Python-разработчиков, которые хотят производительность C++ без необходимости учить C++.