🚦¿Te encuentras con muros de rendimiento en pandas? Ejecutamos 3 flujos de trabajo de ejemplo que se ralentizaron o se detuvieron en conjuntos de datos grandes; luego volvimos a ejecutar el mismo código en GPU con cudf.pandas. Resumen: ✅ 18M de filas de precios de acciones → 20–40x más rápido con ventanas móviles basadas en el tiempo ✅ CSV de ofertas de trabajo de 8GB → hasta 30x más rápido en operaciones de cadenas + fusiones ✅ 7.3M de puntos geoespaciales → paneles interactivos que permanecen interactivos El mismo código de pandas. Más velocidad. 🏎️🏁 🔗 Consulta el blog para enlaces a demostraciones de Colab y guías de configuración: