從算法的角度上來看，Aleo屬于零知識證明（ZKP）賽道項(xiàng)目，復(fù)雜度是比大餅和以太坊算法都要復(fù)雜的。算法的核心計(jì)算我們之前也提過主要是MSM+NTT/FFT的計(jì)算，還會包含一些Hash運(yùn)算。這些計(jì)算主要目的是為了生成零知識證明，而生成證明的速度直接會影響生態(tài)的體驗(yàn)。

●在算法過程中頻繁的數(shù)據(jù)混洗使得NTT難以在計(jì)算集群中分布，無法并行計(jì)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(yùn)行時(shí)需要大量帶寬。即使硬件操作很快，這可能也會導(dǎo)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(yùn)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(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。

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(qiáng)調(diào)“專用”，“專用”意味著針對單一項(xiàng)目來說會更加有競爭力。相對比，GPU（顯卡）是通用計(jì)算處理芯片，所以在單一項(xiàng)目上來說“專用”肯定比“通用”更有競爭力。