要優化MAGNet模型的計算資源利用，可以采取以下幾種方法：
調整模型結構：通過精簡模型結構、減少參數數量或者使用輕量級模型架構，可以降低模型的計算復雜度，從而提高計算資源的利用效率。
使用混合精度訓練：利用混合精度訓練技術可以有效減少模型的計算量，加速訓練過程，同時提高計算資源的利用效率。
分布式訓練：采用分布式訓練技術，將模型的訓練過程分布到多個計算節點上進行并行計算，可以加快訓練速度，提高計算資源的利用效率。
資源調度和管理：合理規劃和管理計算資源的分配和調度，根據模型的實際需求進行資源分配，避免資源浪費和瓶頸問題。
使用硬件加速器：利用GPU、TPU等硬件加速器進行模型訓練和推理，可以顯著提高計算資源的利用效率，并加速模型的運行速度。
