Cuando hablamos de operaciones CPU intensivas nos referimos a tareas que requieren mucho poder de procesamiento del procesador (CPU), es decir, que consumen ciclos de CPU de forma significativa. Estas operaciones no dependen tanto de la entrada/salida (I/O) como leer archivos o hacer consultas a la base de datos, sino de cálculos complejos, procesamiento de datos o algoritmos exigentes.
Ejemplos de operaciones CPU intensivas:
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Cálculos matemáticos complejos
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Procesamiento de matrices, álgebra lineal, transformaciones matemáticas.
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Ej.: simulaciones científicas, cálculos financieros complejos.
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Procesamiento de imágenes o video
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Renderizado de gráficos, conversión de formatos, filtros de imagen.
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Ej.: edición de video en tiempo real, detección de objetos.
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Criptografía
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Encriptación y desencriptación de datos.
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Ej.: TLS/SSL, hash de contraseñas, blockchain.
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Aprendizaje automático y análisis de datos
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Entrenamiento de modelos de machine learning.
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Ej.: redes neuronales profundas, procesamiento de grandes datasets.
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Algoritmos complejos de simulación
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Juegos con físicas avanzadas, simulaciones financieras, modelado científico.
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Cómo afecta a frameworks y lenguajes:
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Node.js: No maneja bien operaciones CPU intensivas porque es single-threaded. Si haces muchos cálculos pesados en el hilo principal, bloqueas todas las demás solicitudes. Para CPU intensiva, necesitas usar workers o microservicios separados.
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Java (Spring Boot) y .NET Core: Soportan operaciones CPU intensivas mucho mejor, porque crean hilos múltiples y permiten aprovechar CPUs con varios núcleos.
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Python (Django): Puede ser limitado en CPU intensiva debido al Global Interpreter Lock (GIL), aunque se puede mitigar usando multiprocessing o servicios externos para cálculos pesados.
