🚦Vous rencontrez des problèmes de performance avec pandas ? Nous avons exécuté 3 workflows d'exemple qui ralentissaient ou s'arrêtaient sur de grands ensembles de données—puis nous avons relancé le même code sur GPU avec cudf.pandas. En résumé : ✅ 18 millions de lignes de prix d'actions → 20 à 40 fois plus rapide avec des fenêtres glissantes basées sur le temps ✅ 8 Go de CSV d'offres d'emploi → jusqu'à 30 fois plus rapide sur les opérations de chaînes + les fusions ✅ 7,3 millions de points géospatiaux → des tableaux de bord interactifs qui restent interactifs Même code pandas. Plus de vitesse. 🏎️🏁 🔗 Consultez le blog pour des liens vers des démos Colab et des guides d'installation :