除了成本節省，FreeRide還可以帶來其他多方面的好處，包括：
降低訓練時間：通過在GPU的空閒時間執行側任務，FreeRide可以有效利用GPU資源，減少整體訓練時間。這意味著在相同的時間內，可以完成更多的計算任務，從而加快模型的訓練速度。
提高資源利用率：FreeRide能夠在GPU的空閒時間執行側任務，這樣可以顯著提高GPU的資源利用率，減少因為空閒而浪費的計算能力。
增強模型性能：通過在訓練過程中執行額外的計算任務（如數據增強、模型評估等），FreeRide可以幫助提高模型的性能。這些側任務可以在不影響主訓練任務的情況下，為模型提供更多的訓練數據或進行額外的優化。
靈活性和可擴展性：FreeRide的設計使得用戶可以根據需求靈活地添加和管理側任務，這樣可以根據不同的訓練需求進行擴展，從而提高整體系統的靈活性。
簡化開發流程：FreeRide提供的編程接口和框架可以減少開發者在實現側任務時的工程量，這樣可以讓開發者更專注於模型的設計和優化，而不是底層的資源管理。