如何通過Python線程池實現異步編程？
線程池的概念和基本原理線程池是一種并發處理機制，它可以在程序啟動時創建一組線程，并將它們置于等待任務的狀態。當任務到達時，線程池中的某個線程會被喚醒并執行任務，執行完任
8 月 28 日，阿里云面向 AI 全面升級存儲數據服務，大幅提升從數據采集、預處理到大模型訓練及推理的數據處理效率。新升級的表格存儲 Tablestore 向量檢索服務，查詢時延較開源引擎降低 80%，而資源消耗僅為開源的 10%，可整體節省 50% 存儲成本，適用于推薦系統、圖像與視頻檢索、自然語言處理與語義搜索等多個應用場景。
多模態已成為AI 大模型發展趨勢，而龐雜的文字、圖片、音頻、視頻等不同模態數據如何統一存儲及高效管理，是 AI 實現下一步飛躍的關鍵所在。其中，向量檢索被認為是效率最高的檢索方法之一，非結構化數據可基于同一套向量體系進行統一存儲和檢索，可有效解決大模型幻覺和知識更新問題，整體提升大模型在實際應用落地場景中的性能表現。
為滿足AI 新需求，阿里云全新升級了表格存儲 Tablestore，可提供千億行規模數據的存儲和檢索服務，并支持 RAG 應用、多模態搜索及元數據服務等，整體存儲成本可降低 50%。表格存儲采用 Serverless 分布式框架設計，基于 DiskANN 算法深度優化，僅將 10% 的圖索引數據存放至內存，實現和主流 HNSW 圖算法同等水平的高性能，大幅節省 90% 的內存資源消耗。在相同資源消耗情況下，較開源向量引擎，表格存儲索引寫入時間降低 65%，查詢時延大降 80%。
圖說：Tablestore 向量檢索查詢性能與開源引擎對比圖
從數據采集、數據準備、模型訓練和推理到RAG、AI 應用，阿里云存儲針對 AI 大模型數據處理全鏈路實現全面升級優化。在模型訓練和推理階段，利用對象存儲 OSS 構建統一的 AI 數據湖底座，并結合 CPFS、全新的 OSS Connector for AI / ML 等存儲產品和能力，可大幅降低數據集加載時間，有效提升模型訓練效率；面向 AI 應用，阿里云全新升級 OSS MetaQuery 能力，結合表格存儲 Tablestore 向量檢索能力，幫助企業和開發者在云上簡化 AI 應用的搭建流程，快速驗證業務創新思路。例如，企服公司“AI 集象”基于 Tablestore 完成 RAG 智能檢索升級，為客戶提供更快、更強、更穩定的 AI 智能數據服務，實現業務提效。
圖說：阿里云存儲面向 AI 時代全面進化升級
據了解，在Forrester 全球 AI 基礎設施解決方案報告中，阿里云 AI Infra 綜合產品力居全球第二。阿里云存儲是當前國內規模最大的存儲服務商，擁有全球云計算廠商中最完整的存儲產品線，曾獲中國電子學會科學技術特等獎、世界互聯網領先科技成果獎，盤古分布式存儲技術還曾榮獲中國發明專利金獎。
（完）
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