●在算法過程中頻繁的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集中加載和卸載數(shù)據(jù)，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(nèi)存為16GB或更少，那么在100GB的數(shù)據(jù)集上運行NTT將需要通過網(wǎng)絡(luò)加載和卸載數(shù)據(jù)，這可能會大大降低操作速度。

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，每時每刻都有證明需要被委托出去在極短的時間內(nèi)完成證明的生產(chǎn)，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(shè)計的專用芯片和機器。

但是Aleo從開始的設(shè)計共識就是POS，也就是說其實本質(zhì)上它是POS鏈，這一點上和其他項目有本質(zhì)差別。其實對于某些人來說他們不太明白為什么Aleo一定要有PoW，完全用POS就可以了，很多業(yè)內(nèi)知名ZK項目都是只有POS。關(guān)于這點可以看一下我們之前的文章：Aleo的PoSW、證明和委托代理計算到底是什么關(guān)系？“PoW”會不會消失？

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