Overhead computacional

Se refiere a los recursos computacionales adicionales requeridos para ejecutar una tarea en sistemas de inteligencia artificial o aprendizaje automático.

Incluye aspectos como tiempo de procesamiento, memoria utilizada, ancho de banda y capacidad energética, que no forman parte directa de los cálculos principales, pero que son necesarios para gestionar el sistema.

En algoritmos de machine learning, el overhead computacional puede generarse al procesar grandes volúmenes de datos, entrenar modelos complejos o realizar operaciones de optimización.

Su reducción es clave para mejorar la eficiencia y escalabilidad de los sistemas, especialmente en entornos con altos costos de hardware y limitaciones de infraestructura.

Es un factor esencial al evaluar la viabilidad de implementar algoritmos en tiempo real o en dispositivos con recursos limitados.