对于大模型的时间成本问题可以从硬件和软件两方面解决。在硬件方面通常专门为AI计算设计电路或算子如GPU、ASIC和TPU等也可组建超算集群加速计算。在软件方面多使用OpenMP、CUDA等并行编程技术或使用TensorRT进行模型推理加速。其中算子加速取得了显著成效。算子加速是指使用硬件加速器来加速神经网络中的基本运算操作算法图优化是其中的重要一环它可以减少graph node的数量降低计算量从而

因此，还需要结合硬件架构和软件算法的特点，采用更加智能的算法图优化方法，如RL-based方法、遗传算法、模拟退火等，来进行算子加速。这些方法可以自动地学习最优的算法图结构和参数配置，从而达到更高的加速效果。

此外，还可以采用模型压缩技术来减少模型的大小和计算量，如权值剪枝、量化、低秩分解等。这些技术可以在不降低模型精度的前提下，大幅减少模型的参数和计算量，进一步提高模型的推理速度。

总之，对于大模型的时间成本问题，需要综合运用硬件和软件优化技术，并且需要不断探索和创新，才能取得更好的加速效果。