وقتی حرف از هوش مصنوعی می‌شه، ذهن اکثر ما می‌ره سمت Python و TensorFlow و PyTorch. خب حق هم داریم! توی سال‌های گذشته، Python به سلطان بی‌رقیب مدل‌سازی یادگیری ماشین تبدیل شده. ولی درست همون‌جا که مدل‌ها سنگین‌تر می‌شن، latency اهمیت پیدا می‌کنه، و امنیت حافظه حیاتی می‌شه، یه صدای آشنا از دور می‌گه: «یه لحظه صبر کن، من Rustام!»
Rust در دنیای هوش مصنوعی هنوز مثل یه ساموراییه که تازه وارد جنگل پر از پایتون‌ها شده. ولی مزیت‌هاش دقیقاً همون چیزهایی‌ان که سیستم‌های بزرگ AI بهش نیاز دارن: سرعت اجرای بالا (در حد ++C)، مصرف حافظه‌ی کنترل‌شده، و جلوگیری از crashهایی که ناشی از اشاره‌گرهای خراب یا race condition هستن. مخصوصاً وقتی مدل‌هاتون قراره توی تولید (production) باشن و خوابِ سرور قیمت داره، Rust مثل یک بیمه‌نامه با نرخ پایین عمل می‌کنه.
شاید بپرسید: «خب ولی مگه Rust ابزار یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی داره؟» جواب کوتاه اینه: در حال توسعه‌ست، ولی داره قدرتمند می‌شه.
هوش مصنوعی در حال توسعه ولی قدرتمند
مثلاً کتابخانه‌ی tch-rs یه binding مستقیم به LibTorch (هسته‌ی PyTorch) فراهم می‌کنه. یعنی می‌تونید مدل‌هاتون رو در Python آموزش بدید، export کنید به فایل .pt، بعد در محیط Rust لود و اجراشون کنید. عالیه برای inference سریع، بدون نیاز به نصب Python روی سرور production.
از اون طرف، پروژه‌هایی مثل burn و dfdx دارن از صفر یه ecosystem برای یادگیری ماشین بومی با خودِ Rust می‌سازن. این‌ها تلاش دارن هم graph computation ارائه بدن، هم training روی CPU/GPU، و حتی برخی از اون‌ها از WebGPU هم پشتیبانی می‌کنن. شاید هنوز به بلوغ TensorFlow نرسیدن، ولی هر روز دارن جلوتر می‌رن؛ و مزیتشون؟ کاملاً Rustی و memory-safe.
حتی اگر شما علاقه‌مند به کار با wasm (WebAssembly) برای هوش مصنوعی باشید، Rust انتخاب اول شماست. مدل‌های ML سبک‌وزن که توی مرورگر اجرا می‌شن، مثلاً با onnxruntime یا TinyML روی وب، به راحتی می‌تونن با Rust deploy بشن. یه مثال خوبش پروژه‌هایی مثل wasmedge هستن که از Rust برای اجرای مدل‌های inference استفاده می‌کنن، با سرعت بالا، footprint پایین، و قابل‌حمل برای محیط‌هایی مثل edge deviceها یا IoT.
در حوزه‌ی سیستم‌های توزیع‌شده‌ی ML (Distributed ML)، استفاده از Rust برای ساخت backendهایی مثل پیام‌رسان‌ها، پردازشگرهای داده، یا task orchestratorها هم داره زیاد می‌شه. چرا؟ چون Rust همزمانی (concurrency) رو با async/await، ownership و borrow checker به شکلی ارائه می‌ده که کارکردن با thread و کانال‌های داده رو خیلی ایمن‌تر از ++C یا حتی Python می‌کنه.
بعضی شرکت‌ها مثل Embark Studios یا Hugging Face هم دارن از Rust برای بخش‌هایی از پردازش گراف یا inference استفاده می‌کنن. Hugging Face حتی پروژه‌ای به نام candle داره که یه inference framework با الهام از PyTorch ولی تماماً با Rust نوشته شده. خلاصه Rust دیگه فقط توی سی‌پی‌یو نیست، داره کم‌کم وارد GPU و TPU هم می‌شه.
جمع‌بندی
البته، راستش رو بخواید هنوز نمی‌شه گفت Rust توی هوش مصنوعی یا همون AI به مرحله «همه‌گیر» رسیده. هنوز بعضی ابزارهاش خامن، هنوز مستنداتش بعضی جاها ناقصه، و جامعه‌ی کاربرانش کوچیک‌تر از Pythonه. ولی اگه شما برنامه‌نویسی هستید که دنبال performance بالا، کنترل دقیق منابع، و یه زبان که شمارو از segmentation fault نجات بده هستید، Rust آماده‌ست یه مدل جدید از توسعه‌ی AI رو بهتون نشون بده.
در نهایت، شاید هنوز آموزش دادن یک transformer بزرگ در Rust کار ساده‌ای نباشه، ولی deploy کردنش؟ سریع، امن، و بی‌نقصه. همون‌طور که یه ماشین اسپرت رو با دست می‌سازن، شاید پروژه‌های AI با Rust هم هنوز artisan-level باشن. ولی اگه شما دنبال هوش مصنوعی‌ای هستید که نه فقط باهوش، بلکه قابل‌اعتماد هم باشه، Rust انتخاب کم‌سر‌وصدا ولی قوی‌ایه.
اولین نظر را ثبت کنید.