如何在Python中使用GPU DataFame提高回测程序的性能（数据流和计算）性能

Question

BackGround：

现在，我的程序有四个Pandas DataFrame，用于在RAM中存储和计算数据。逐行存储在RAM中的数亿亿数据流（股票价格数据）进入DataFrames。每次每个数据帧都要计算数百次。

即时通讯：

dataline-->DataFrame1(caculate)-->result-->DataFrame2(caculate)-->result-->
  DataFrame4(caculate)-->result-->DataFraem1(caculate)-->resulte-->DataFrame3(caculate)-->......finished-->result+new dataline --> same as last time

我的问题：

我的程序速度慢得令人难以置信，我发现每个数据帧计算花费的正常时间大约为0.5ms，但是总时间却是不可接受的。我希望我可以将数据框直接放在GPU中，让数据流直接进入DataFrame。怎么做？还是有其他方法可以让程序快速运行？

真诚地寻求建议