🚦Atingindo limites de desempenho no pandas? Executámos 3 fluxos de trabalho de exemplo que desaceleraram ou pararam em grandes conjuntos de dados—depois executámos o mesmo código em GPU com cudf.pandas. Resumo: ✅ 18M de linhas de preços de ações → 20–40x mais rápido com janelas deslizantes baseadas no tempo ✅ 8GB de CSV de anúncios de emprego → até 30x mais rápido em operações de strings + fusões ✅ 7.3M de pontos geoespaciais → painéis interativos que permanecem interativos Mesmo código pandas. Mais velocidade. 🏎️🏁 🔗 Confira o blog para links para demos do Colab e guias de configuração: