從算法的角度上來(lái)看，Aleo屬于零知識(shí)證明（ZKP）賽道項(xiàng)目，復(fù)雜度是比大餅和以太坊算法都要復(fù)雜的。算法的核心計(jì)算我們之前也提過(guò)主要是MSM+NTT/FFT的計(jì)算，還會(huì)包含一些Hash運(yùn)算。這些計(jì)算主要目的是為了生成零知識(shí)證明，而生成證明的速度直接會(huì)影響生態(tài)的體驗(yàn)。

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(wú)論是計(jì)算能力和功耗性能上都要更強(qiáng)，缺點(diǎn)是性?xún)r(jià)比太低。ASIC是的，其他的硬件形態(tài)都是無(wú)法比擬的。

●在算法過(guò)程中頻繁的數(shù)據(jù)混洗使得NTT難以在計(jì)算集群中分布，無(wú)法并行計(jì)算，并且由于需要從大型數(shù)據(jù)集中加載和卸載數(shù)據(jù)，在硬件上運(yùn)行時(shí)需要大量帶寬。即使硬件操作很快，這可能也會(huì)導(dǎo)致速度變慢。例如，如果硬件芯片的內(nèi)存為16GB或更少，那么在100GB的數(shù)據(jù)集上運(yùn)行NTT將需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)加載和卸載數(shù)據(jù)，這可能會(huì)大大降低操作速度。

按照官方的設(shè)想和規(guī)劃未來(lái)在Aleo上每天的交易量都是上億美金的規(guī)模，在這樣大數(shù)據(jù)量的要求下，每時(shí)每刻都有證明需要被委托出去在極短的時(shí)間內(nèi)完成證明的生產(chǎn)，不可能指望顯卡能解決這個(gè)問(wèn)題。就像AI大模型訓(xùn)練一樣，早期數(shù)據(jù)量和參數(shù)少的情況下可以用消費(fèi)級(jí)顯卡，但是現(xiàn)在更多的都是為AI訓(xùn)練設(shè)計(jì)的專(zhuān)用芯片和機(jī)器。