不同架构下的广义执行时间测量可以使用不同的方法来解决。下面是一些可能的解决方法，包含代码示例：

1. 使用时间戳计时： 这种方法通过记录开始和结束时的时间戳来计算执行时间。具体步骤如下：

import time

# 记录开始时间
start_time = time.time()

# 执行代码
# ...

# 记录结束时间
end_time = time.time()

# 计算执行时间
execution_time = end_time - start_time

print("执行时间: ", execution_time)

2. 使用计时器： 计时器可以在不同架构下提供更精确的计时能力。具体步骤如下：

import timeit

# 定义要执行的函数
def my_function():
    # 执行代码
    # ...

# 测量执行时间
execution_time = timeit.timeit(my_function, number=1)

print("执行时间: ", execution_time)

3. 使用性能分析工具： 性能分析工具可以提供更详细的执行时间信息，包括函数级别的耗时。例如，在Python中，可以使用cProfile模块来进行性能分析。具体步骤如下：

import cProfile

# 定义要执行的函数
def my_function():
    # 执行代码
    # ...

# 运行性能分析器
cProfile.run('my_function()')

这些方法可以根据不同的需求和架构来选择使用。请注意，由于不同架构之间的差异，可能需要适当调整代码以获得准确的执行时间测量。