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(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，當處理大型數(shù)據(jù)向量時，例如6700萬個參數(shù)，乘法運算可能仍然很慢，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。
簡單來說，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硬件在Aleo項目上的算力大小。
帶寬這個概念估計很多人不是很了解，之前只是關注顯存，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這個漏洞堵上是個必然，而且本身零知識證明算法是對NTT/FFT有要求的。
芯片的硬件指的是運行指令的物理平臺，包括處理器、內(nèi)存、存儲設備等等。芯片數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的“晶體管數(shù)量”、“7nm制程”、“存儲”等，往往指的就是硬件參數(shù)。
軟件則包括固件、驅(qū)動程序、操作系統(tǒng)、應用程序、算子、編譯器和開發(fā)工具、模型優(yōu)化和部署工具、應用生態(tài)等等。這些軟件指導硬件如何響應用戶指令、處理數(shù)據(jù)和任務，同時通過特定的算法和策略優(yōu)化硬件資源的使用。芯片數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的“x86指令集”、“深度學習算子”、“CUDA平臺”等，往往指的就是芯片軟件。
早在2021年，英偉達就曾公開表示過“禁止使用轉(zhuǎn)換層在其他硬件平臺上運行基于CUDA的軟件”，2024年3月，英偉達更是將其升級為“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上運行CUDA軟件