Некоторые преимущества использования данных исполнителей в распределённых системах машинного обучения:

• Эффективность. 14 Распределённые системы позволяют разбивать сложные задачи на небольшие фрагменты и обрабатывать их на многочисленных компьютерах параллельно, что сокращает время решения. 1
• Масштабируемость. 14 Распределённые системы естественно масштабируются, так как работают на нескольких машинах. 1 Вместо повторного обновления одной системы можно установить ещё одну машину для обработки увеличивающейся нагрузки. 1
• Толерантность к сбоям и надёжность. 14 Распределённые системы более отказоустойчивы, чем одиночные машины: они продолжают работать, даже если один или несколько узлов или центров данных выходят из строя. 1
• Экономичность. 14 По сравнению с большими централизованными системами распределённые системы более экономичны: организации могут использовать множество недорогих машин для выполнения одних и тех же задач, а не тратить деньги на одну высокопроизводительную систему. 4