硬件層面，也就是所謂的硬件加速， CPU、GPU、FPGA、ASIC。CPU與GPU相比在大數據多任務處理上，肯定GPU更占優勢。FPGA與GPU相比，在兼顧了靈活性的基礎上，無論是計算能力和功耗性能上都要更強，缺點是性價比太低。ASIC是的，其他的硬件形態都是無法比擬的。
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。MSM和NTT都存在性能挑戰，通常的解決辦法：
●MSM可以在多線程上執行，從而支持并行處理。然而，當處理大型數據向量時，例如6700萬個參數，乘法運算可能仍然很慢，并且需要大量的內存資源。此外，MSM存在可擴展性方面的挑戰，即使在廣泛并行化的情況下也可能保持緩慢。
按照官方的設想和規劃未來在Aleo上每天的交易量都是上億美金的規模，在這樣大數據量的要求下，每時每刻都有證明需要被委托出去在極短的時間內完成證明的生產，不可能指望顯卡能解決這個問題。就像AI大模型訓練一樣，早期數據量和參數少的情況下可以用消費級顯卡，但是現在更多的都是為AI訓練設計的專用芯片和機器。
零知識證明是一種密碼技術，允許在不泄露實際數據本身的情況下驗證信息。簡單來說，它使一方（證明者）能夠向另一方（驗證者）證明某個陳述是真實的，而無需披露任何附加信息。這個概念是通過使用數學證明來實現的，數學證明提供了陳述有效性的證據，而不會泄露任何敏感細節。
零知識證明對于確保許多密碼協議的隱私和至關重要，它是防止潛在信息泄露的保障。它的應用擴展到不同的領域，包括區塊鏈技術和身份驗證系統，其中敏感數據的保護至關重要。