解决这个问题的方法是通过以下步骤进行优化：

1. 使用GPU加速：将训练实例配置为使用GPU实例来加速模型训练。在创建SageMaker实例时，可以选择使用适当的GPU实例类型。

2. 数据预处理：对于RNN模型，数据通常需要进行预处理和分批处理。确保正确处理数据并将其转换为适当的格式。

3. 优化模型架构：考虑调整模型的架构，例如增加隐藏层的数量、调整单元数量等。

4. 优化超参数：通过尝试不同的超参数组合来进行优化，例如学习率、批次大小等。

5. 提前停止训练：使用提前停止技术，当模型的性能不再改善时停止训练，以节省时间和计算资源。

6. 使用分布式训练：如果数据集非常大，可以考虑使用SageMaker的分布式训练功能，将训练任务分配给多个实例进行并行处理。

以下是一个使用SageMaker TensorFlow进行RNN训练的示例代码：

import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.tensorflow import TensorFlow

# 获取SageMaker执行角色
role = get_execution_role()

# 配置SageMaker TensorFlow训练作业
estimator = TensorFlow(entry_point='train.py',
                       role=role,
                       train_instance_count=1,
                       train_instance_type='ml.p3.2xlarge',
                       framework_version='2.3.0',
                       py_version='py37',
                       hyperparameters={
                           'epochs': 10,
                           'batch_size': 64,
                           'hidden_units': 128,
                           'learning_rate': 0.001
                       })

# 启动训练作业
estimator.fit(inputs={'training': 's3://bucket/training_data'})

# 部署模型
predictor = estimator.deploy(initial_instance_count=1, instance_type='ml.m4.xlarge')

通过使用上述优化技巧，您可以加速SageMaker TensorFlow RNN训练，并减少训练时间。请根据您的具体需求和数据集进行调整。