Некоторые преимущества использования динамических графов в современных вычислительных системах:

• Обработка временных изменений в структурах данных. 3 Динамические графовые нейронные сети способны запоминать предыдущее состояние системы, что важно при работе с объектами, чьи связи меняются со временем, например, в социальных сетях или во время эпидемий. 3
• Адаптация к различным типам данных и задачам. 3 Это позволяет более детально моделировать и прогнозировать в системах, где традиционные методы могут быть неэффективны. 3
• Возможность самостоятельного определения наиболее значимых изменений в графах. 3 Это позволяет модели корректировать свои прогностические модели в реальном времени. 3
• Эффективное использование ресурсов вычислительной системы. 4 Например, оптимизация использования регистров, уменьшение обменов между оперативной и внешней памятью. 4
• Повышение эффективности работы многопроцессорных и многомашинных систем. 4 Это достигается за счёт распределения загрузки процессоров, обмена сообщениями между процессами, синхронизации и других процессов. 4