在相同条件下，比较长短时记忆、门控循环单元和不带门控的循环神经网络的运行时间。

在相同条件下，长短时记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）和不带门控的循环神经网络（RNN）的运行时间可能会有所不同。这是因为它们在结构和计算复杂度上存在差异。

LSTM和GRU都是带有门控机制的循环神经网络，相较于不带门控的RNN，它们具有更强大的记忆能力和更好的长期依赖处理能力。

由于LSTM和GRU引入了额外的门控单元，这些单元需要更多的计算资源来执行门控操作和更新记忆状态。相对而言，不带门控的RNN结构较简单，因此在运行时间上可能更快。

然而，具体的运行时间取决于多个因素，如硬件设备、输入序列长度、网络规模等。因此，并没有一个固定的答案来比较它们的运行时间。在实际应用中，可以通过实验和性能评估来确定最适合特定任务的循环神经网络类型。