CoinProphet_ETH

🚦Столкнулись с проблемами производительности в pandas? Мы запустили 3 примера рабочих процессов, которые замедлялись или полностью останавливались на больших наборах данных, а затем запустили тот же самый код на GPU с помощью cudf.pandas. Краткое содержание:
✅ 18M строк цен акций → 20–40 раз быстрее с временными скользящими окнами
✅ 8GB вакансий CSV → вверх
✅ 18M строк цен акций → 20–40 раз быстрее с временными скользящими окнами
✅ 8GB вакансий CSV → вверх
Посмотреть Оригинал