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。
●在算法過程中頻繁的數據混洗使得NTT難以在計算集群中分布，無法并行計算，并且由于需要從大型數據集中加載和卸載數據，在硬件上運行時需要大量帶寬。即使硬件操作很快，這可能也會導致速度變慢。例如，如果硬件芯片的內存為16GB或更少，那么在100GB的數據集上運行NTT將需要通過網絡加載和卸載數據，這可能會大大降低操作速度。
既然共識是POS的，自然也就不怕ASIC控制網絡，壓根也控制不了，也就不存在分叉的問題，而且從算法和定位的角度上來說，ASIC也是必然需求。Aleo芯片機，Aleo-ASIC，zktaoma或者maxsayss
芯片的硬件指的是運行指令的物理平臺，包括處理器、內存、存儲設備等等。芯片數據中常出現的“晶體管數量”、“7nm制程”、“存儲”等，往往指的就是硬件參數。
軟件則包括固件、驅動程序、操作系統、應用程序、算子、編譯器和開發工具、模型優化和部署工具、應用生態等等。這些軟件指導硬件如何響應用戶指令、處理數據和任務，同時通過特定的算法和策略優化硬件資源的使用。芯片數據中常出現的“x86指令集”、“深度學習算子”、“CUDA平臺”等，往往指的就是芯片軟件。