證明生成的過程中，約有60%的時(shí)間花在MSM上，其余時(shí)間由NTT/FTT主導(dǎo)。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(dāng)處理大型數(shù)據(jù)向量時(shí)，例如6700萬個(gè)參數(shù)，乘法運(yùn)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(kuò)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(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，而且本身零知識證明算法是對NTT/FFT有要求的。

既然共識是POS的，自然也就不怕ASIC控制網(wǎng)絡(luò)，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(jī)，Aleo-ASIC，zktaoma或者maxsayss

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手AMD對標(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。