🚦Столкнулись с проблемами производительности в pandas? Мы провели 3 примера рабочих процессов, которые замедлялись или зависали на больших наборах данных — затем запустили тот же код на GPU с помощью cudf.pandas. Кратко: ✅ 18M строк цен акций → в 20–40 раз быстрее с временными скользящими окнами ✅ 8GB CSV с вакансиями → до 30 раз быстрее при работе со строками и объединениях ✅ 7.3M геопространственных точек → интерактивные панели, которые остаются интерактивными Тот же код pandas. Больше скорости. 🏎️🏁 🔗 Ознакомьтесь с блогом для ссылок на демонстрации в Colab и руководства по настройке: