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(shì)。FPGA與GPU相比，在兼顧了靈活性的基礎(chǔ)上，無論是計(jì)算能力和功耗性能上都要更強(qiáng)，缺點(diǎn)是性價(jià)比太低。ASIC是的，其他的硬件形態(tài)都是無法比擬的。

簡(jiǎn)單來說，在其他參數(shù)相同或者差不多的情況下，內(nèi)存和帶寬綜合決定終某個(gè)硬件在Aleo項(xiàng)目上的算力大小。

帶寬這個(gè)概念估計(jì)很多人不是很了解，之前只是關(guān)注顯存，雖然說目前Aleo官方還沒有正式公布的PoSW算法，但是從目前的表述來看把NTT/FFT這個(gè)漏洞堵上是個(gè)必然，而且本身零知識(shí)證明算法是對(duì)NTT/FFT有要求的。

為了打破英偉達(dá)一家獨(dú)大的局面，前任全球芯片老大英特爾和多年老對(duì)手AMD對(duì)標(biāo)CUDA都分別推出了OneAPI和ROCm，Linux基金會(huì)更是聯(lián)合英特爾、谷歌、高通、ARM、三星等公司聯(lián)合成立了民間號(hào)稱“反CUDA聯(lián)盟”的UXL基金會(huì)，以開發(fā)全新的開源軟件套件，讓AI開發(fā)者能夠在基金會(huì)成員的任何芯片上進(jìn)行編程，試圖讓其取代CUDA，成為AI開發(fā)者的開發(fā)平臺(tái)。

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(tái)上運(yùn)行基于CUDA的軟件”，2024年3月，英偉達(dá)更是將其升級(jí)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