硬件層面，也就是所謂的硬件加速， CPU、GPU、FPGA、ASIC。CPU與GPU相比在大數(shù)據(jù)多任務(wù)處理上，肯定GPU更占優(yōu)勢。FPGA與GPU相比，在兼顧了靈活性的基礎(chǔ)上，無論是計算能力和功耗性能上都要更強(qiáng)，缺點(diǎn)是性價比太低。ASIC是的，其他的硬件形態(tài)都是無法比擬的。

證明生成的過程中，約有60%的時間花在MSM上，其余時間由NTT/FTT主導(dǎo)。MSM和NTT都存在性能挑戰(zhàn)，通常的解決辦法：

●MSM可以在多線程上執(zhí)行，從而支持并行處理。然而，當(dāng)處理大型數(shù)據(jù)向量時，例如6700萬個參數(shù)，乘法運(yùn)算可能仍然很慢，并且需要大量的內(nèi)存資源。此外，MSM存在可擴(kuò)展性方面的挑戰(zhàn)，即使在廣泛并行化的情況下也可能保持緩慢。

但是Aleo從開始的設(shè)計共識就是POS，也就是說其實本質(zhì)上它是POS鏈，這一點(diǎn)上和其他項目有本質(zhì)差別。其實對于某些人來說他們不太明白為什么Aleo一定要有PoW，完全用POS就可以了，很多業(yè)內(nèi)知名ZK項目都是只有POS。關(guān)于這點(diǎn)可以看一下我們之前的文章：Aleo的PoSW、證明和委托代理計算到底是什么關(guān)系？“PoW”會不會消失？

早在2021年，英偉達(dá)就曾公開表示過“禁止使用轉(zhuǎn)換層在其他硬件平臺上運(yùn)行基于CUDA的軟件”，2024年3月，英偉達(dá)更是將其升級為“CUDA禁令”，直接添加在了CUDA的終用戶許可協(xié)議中，已禁止用轉(zhuǎn)譯層在其他GPU上運(yùn)行CUDA軟件