NLTK库本身并不提供硬件加速的功能。但是可以结合其他库和工具来加速语言模型的训练和推理过程，比如使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架来实现加速。
具体的做法包括：
使用GPU加速：在使用深度学习框架训练语言模型时，可以利用GPU来加速计算，提高训练速度。通过配置好GPU环境并在代码中指定使用GPU，可以有效加速模型训练过程。
使用分布式计算：使用分布式计算框架如TensorFlow的分布式训练功能，可以将模型的训练任务拆分到多台机器上进行并行计算，进一步加速训练过程。
使用专门的硬件加速器：在一些特定场景下，如在生产环境中需要频繁地进行语言模型推理时，可以考虑使用专门的硬件加速器如GPU加速卡、TPU等来提高推理速度。
总的来说，要加速语言模型的硬件，需要结合深度学习框架和硬件加速器来进行优化。
