在能源大数据分析平台，小陈也在为模型计算时间增长的问题焦头烂额。
小陈坐在办公室里，面前堆满了数据报表和分析报告。他对团队成员说：“大家都知道，模型计算时间的增长会使我们的能源管理建议失去时效性。这对于我们的客户来说是非常不利的。我们要从算法优化、硬件升级和数据预处理等多个方面寻找解决方案。”
小吴提出自己的看法：“小陈哥，我觉得我们可以从算法优化入手。目前我们的模型中可能存在一些冗余的计算步骤，或者是一些算法的复杂度可以进一步降低。我们可以对模型中的关键算法进行重新审查和优化。”
小赵也说：“在硬件方面，我们是否可以考虑增加计算资源？比如升级服务器的处理器或者增加内存。虽然这可能需要一定的成本投入，但如果能够提高模型的计算速度，从长远来看是值得的。”
小陈思考片刻后说：“小吴和小赵的建议都很有价值。小吴，你负责带领一个小组对模型算法进行优化。小赵，你去和公司的硬件部门沟通，评估一下硬件升级的可行性和成本效益。我再对数据预处理环节进行深入研究，看看是否能够减少不必要的数据输入，从而减轻模型的计算负担。”
小吴和小赵领命而去，各自投入到自己的工作中。
小吴坐在电脑前，打开模型算法的代码编辑器，开始逐行审查代码。他的眼睛紧紧盯着屏幕，嘴里不时地念叨着算法的逻辑。他对旁边的同事说：“你看，这个循环嵌套结构可能存在优化的空间。我们可以尝试将一些重复的计算提取出来，减少循环的次数。”
同事凑过来看了看，点头表示赞同：“嗯，还有这个函数调用的部分，我们可以考虑将一些频繁调用的函数进行内联优化，这样可以减少函数调用的开销。”
小赵来到硬件部门，与硬件部门的负责人商讨硬件升级的事宜。