一個帶有自訂運算 (部分必須在 CPU 上執行) 的 TensorFlow 模型，在 n2-standard-32 VM 上需要兩天才能完成訓練。為了經濟高效地縮短訓練時間，您應該做什麼改變？

正確答案是使用帶有 GPU 硬體加速器的 VM 來訓練模型。TensorFlow 模型，特別是包含自訂運算且部分需在 CPU 上執行的模型，通常能從 GPU 的平行處理能力中大幅受益，顯著縮短訓練時間。雖然 TPU 也能提供高效能加速，但它們更適用於高度最佳化、大規模的特定模型類型，且可能不支援所有自訂運算。將 VM 類型變更為 n2-highmem-32 僅增加記憶體，對計算速度的提升有限。而 e2-standard-32 則是一種通用型機器，其效能可能不如 n2-standard-32，更不可能縮短訓練時間。