在处理大规模零售销售数据时，要经历漫长的等待
在GPU迁移过程中，会遇到设备不兼容或迁移不完全的问题
对于比pandas更快、更易用且支持GPU加速的工具需求迫切
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RAPIDS cuDF可能会彻底改变你对数据分析的认知。
对于950万pandas用户来说，这项新功能无需修改现有代码，就能带来令人惊叹的GPU加速体验
如何通过将数据处理速度提升150倍，并为pandas工作流程提供统一的CPU/GPU体验，从而高效处理大规模数据的呢？
我最近的项目遇到了一些问题，我想用CPU预处理数据+GPU加速计算，选RAPIDS工具嵌入Spark/Flink流程，有哪些指导意见？
我这边也是，最近我在做一个生成式AI应用于高频交易欺诈检测的项目，我该如何平衡模型量化压缩的精度与时延？
我这边也有很多问题....最近有很多行业会议，我们去听一听，说不定能找到答案。
最近涉及到数据科学的会议有哪些啊？
听说GTC 2025上，有很多数据科学的主题会议。
是嘛，那会儿我的项目很着急，就没来得及去，我该怎么获取这些信息？
我记得一直都可以线上，@小咖，你识别一下我们以上的对话，然后帮我们找一些解决办法。
好的，我现在基于DeepSeek帮您生成一个“数据科学助手”，为您提供GTC 2025所有有关数据科学的演讲内容和信息。当然，您也可以登陆：https://www.nvidia.cn/gtc-global/sessions/data-science/ ，回看GTC 2025上数据科学的有关会议。
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