🚦在 pandas 中遇到性能瓶颈？我們運行了 3 個在大型數據集上變慢或停滯的示例工作流程——然後在 GPU 上使用 cudf.pandas 重新運行完全相同的代碼。簡而言之： ✅ 1800 萬行股票價格 → 使用基於時間的滾動窗口快 20–40 倍 ✅ 8GB 的職位發布 CSV → 在字符串操作和合併上快 最高 30 倍 ✅ 730 萬個地理空間點 → 互動儀表板保持互動性 相同的 pandas 代碼。更快的速度。🏎️🏁 🔗 查看博客以獲取 Colab 演示和設置指南的鏈接：