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)多任務處理上，肯定GPU更占優(yōu)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(tài)都是無法比擬的。

簡單來說，在其他參數(shù)相同或者差不多的情況下，內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。

按照官方的設想和規(guī)劃未來在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(shù)據(jù)量和參數(shù)少的情況下可以用消費級顯卡，但是現(xiàn)在更多的都是為AI訓練設計的專用芯片和機器。

為了打破英偉達一家獨大的局面，前任全球芯片老大英特爾和多年老對手AMD對標CUDA都分別推出了OneAPI和ROCm，Linux基金會更是聯(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，以開發(fā)全新的開源軟件套件，讓AI開發(fā)者能夠在基金會成員的任何芯片上進行編程，試圖讓其取代CUDA，成為AI開發(fā)者的開發(fā)平臺。