綜上來看，內(nèi)存和帶寬是限制證明生成的主要瓶頸。對(duì)于顯卡來說，這里的內(nèi)存指的是顯存，并不是主板上的內(nèi)存，主板上的內(nèi)存主要是參與CPU的計(jì)算。當(dāng)然目前有些芯片技術(shù)可以打通主板上的內(nèi)存和顯存，讓內(nèi)存為顯存計(jì)算來用。

按照官方的設(shè)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(shí)每刻都有證明需要被委托出去在極短的時(shí)間內(nèi)完成證明的生產(chǎn)，不可能指望顯卡能解決這個(gè)問題。就像AI大模型訓(xùn)練一樣，早期數(shù)據(jù)量和參數(shù)少的情況下可以用消費(fèi)級(jí)顯卡，但是現(xiàn)在更多的都是為AI訓(xùn)練設(shè)計(jì)的專用芯片和機(jī)器。

既然共識(shí)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

芯片的硬件指的是運(yùn)行指令的物理平臺(tái)，包括處理器、內(nèi)存、存儲(chǔ)設(shè)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(chǔ)”等，往往指的就是硬件參數(shù)。

軟件則包括固件、驅(qū)動(dòng)程序、操作系統(tǒng)、應(yīng)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(yīng)用生態(tài)等等。這些軟件指導(dǎo)硬件如何響應(yīng)用戶指令、處理數(shù)據(jù)和任務(wù)，同時(shí)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(xué)習(xí)算子”、“CUDA平臺(tái)”等，往往指的就是芯片軟件。