Введение:
В сфере Data Science все больше требуется вычислительных мощностей. Обработка огромных датасетов в Pandas или выполнение сложных матричных операций с помощью Numpy - все это требует производительных компьютеров для эффективной работы. В данной статье рассмотрим, как GPU (графический процессор) может значительно ускорить обработку данных и как библиотека Rapids поможет в этом процессе.