證明生成的過程中，約有60%的時間花在MSM上，其余時間由NTT/FTT主導。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，當處理大型數據向量時，例如6700萬個參數，乘法運算可能仍然很慢，并且需要大量的內存資源。此外，MSM存在可擴展性方面的挑戰(zhàn)，即使在廣泛并行化的情況下也可能保持緩慢。

在分析之前，我們先看一下ASIC（Application Specific Integrated Circuit），中文全稱是“專用集成電路”。這里特別強調“專用”，“專用”意味著針對單一項目來說會更加有競爭力。相對比，GPU（顯卡）是通用計算處理芯片，所以在單一項目上來說“專用”肯定比“通用”更有競爭力。

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基金會更是聯合英特爾、谷歌、高通、ARM、三星等公司聯合成立了民間號稱“反CUDA聯盟”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。

早在2021年，英偉達就曾公開表示過“禁止使用轉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，已禁止用轉譯層在其他GPU上運行CUDA軟件