🧩 Новый язык программирования для AI-систем
Weft - это язык программирования, написанный на Rust, который упрощает создание AI-приложений, позволяя связывать LLM, людей и API без лишнего "проводки". Он предлагает визуальное представление программ и строгую типизацию, что делает разработку более интуитивной и безопасной.
🚀Основные моменты:
- Первоклассные взаимодействия с людьми через простые узлы.
- Возможность сворачивать группы узлов для упрощения структуры.
- Полная типизация, предотвращающая ошибки на этапе компиляции.
- Устойчивое выполнение программ, сохраняющих состояние после сбоев.
- Встроенные узлы для работы с различными сервисами и API.
📌 GitHub: https://github.com/WeaveMindAI/weft
#rust
Weft - это язык программирования, написанный на Rust, который упрощает создание AI-приложений, позволяя связывать LLM, людей и API без лишнего "проводки". Он предлагает визуальное представление программ и строгую типизацию, что делает разработку более интуитивной и безопасной.
🚀Основные моменты:
- Первоклассные взаимодействия с людьми через простые узлы.
- Возможность сворачивать группы узлов для упрощения структуры.
- Полная типизация, предотвращающая ошибки на этапе компиляции.
- Устойчивое выполнение программ, сохраняющих состояние после сбоев.
- Встроенные узлы для работы с различными сервисами и API.
📌 GitHub: https://github.com/WeaveMindAI/weft
#rust
❤22👍8🔥4🤣3
Исследователи NVIDIA перенесли модель владения Rust в GPU-kernels.
Paper: “Fearless Concurrency on the GPU”. В нём представлен cuTile Rust.
Проблема была в том, что при написании кастомных GPU-ядер на Rust разработчикам фактически приходилось выходить за пределы гарантий безопасности Rust.
cuTile Rust пытается это исправить:
* mutable outputs разбиваются на непересекающиеся части
* запуск kernels сохраняет правила ownership от host до device
* при необходимости остаются локальные opt-out механизмы для низкоуровневого контроля
Производительность тоже держится на уровне:
* 7 TB/s для element-wise операций на NVIDIA B200
* 2 PFlop/s для GEMM, это 96% от cuBLAS
* результат сопоставим с cuTile Python в пределах погрешности измерений
Авторы также собрали Grout, inference engine поверх cuTile Rust, и прогнали реальные модели:
* 171 tokens/s для Qwen3-4B на RTX 5090
* 82 tokens/s для Qwen3-32B на B200
* конкурентный уровень рядом с vLLM и SGLang
Итог - безопасный и идиоматичный Rust почти на полной CUDA-производительности.
Для Rust в ML-инфраструктуре это большой шаг.
http://arxiv.org/abs/2606.15991
#Rust #RustLang #GPU #CUDA #MachineLearning #SystemsProgramming #NVIDIA
@data_analysis_ml
Paper: “Fearless Concurrency on the GPU”. В нём представлен cuTile Rust.
Проблема была в том, что при написании кастомных GPU-ядер на Rust разработчикам фактически приходилось выходить за пределы гарантий безопасности Rust.
cuTile Rust пытается это исправить:
* mutable outputs разбиваются на непересекающиеся части
* запуск kernels сохраняет правила ownership от host до device
* при необходимости остаются локальные opt-out механизмы для низкоуровневого контроля
Производительность тоже держится на уровне:
* 7 TB/s для element-wise операций на NVIDIA B200
* 2 PFlop/s для GEMM, это 96% от cuBLAS
* результат сопоставим с cuTile Python в пределах погрешности измерений
Авторы также собрали Grout, inference engine поверх cuTile Rust, и прогнали реальные модели:
* 171 tokens/s для Qwen3-4B на RTX 5090
* 82 tokens/s для Qwen3-32B на B200
* конкурентный уровень рядом с vLLM и SGLang
Итог - безопасный и идиоматичный Rust почти на полной CUDA-производительности.
Для Rust в ML-инфраструктуре это большой шаг.
http://arxiv.org/abs/2606.15991
#Rust #RustLang #GPU #CUDA #MachineLearning #SystemsProgramming #NVIDIA
@data_analysis_ml
❤12👍7🔥5
Инженеры Google дали Gemini 4 Argon через Antigravity научную модель океана FVCOM. В исходном проекте было 174 тысячи строк Fortran и C, накопленных за десятилетия.
Агент самостоятельно изучил код, составил план миграции, переписал основные вычислительные модули на Rust, запустил тесты и оптимизировал производительность.
Результаты эксперимента:
- 59 минут на миграцию основного вычислительного ядра.
- Ускорение симуляции в 1,88 раза.
- Потребление памяти снизилось на 54%.
- Обнаружено 6 старых ошибок, включая переполнения и выходы за границы массивов.
- 96,8% покрытия ветвей тестами.
- Численные результаты совпали с оригиналом до 12 знаков после запятой на 100 тестовых сценариях.
В новом коде полностью запретили
unsafe. Для ускорения агент убрал лишние выделения памяти внутри циклов, переработал структуры данных и применил LLVM PGO.При первом запуске один тест упал из-за ошибки в расчётах для мелководья. Агент сам разобрал трассировку, исправил код и повторно прогнал тесты.
Google выложила использованный workflow в виде открытого skill для Antigravity. Запуск миграции выглядит так:
/migrate-to-rust <github-repo-url>https://antigravity.google/blog/modernizing-40-year-old-scientific-code-with-gemini-4-argon
@data_analysis_ml
#rust #Google #Argon
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤50👍27🔥17💯17😁15👏13🤔11🎉11