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(wù)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(chǔ)上，無論是計算能力和功耗性能上都要更強(qiáng)，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。

綜上來看，內(nèi)存和帶寬是限制證明生成的主要瓶頸。對于顯卡來說，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)存為顯存計算來用。

目前零知識證明（ZKP）應(yīng)用的主要2個方向：隱私和可驗證計算，Aleo是隱私L1公鏈，同時兼具可編程性，像ZCash等雖然也是隱私公鏈，但是不具備可編程性。以太坊L2上的ZK-Rollup項目，屬于可驗證計算，我們之前的文章也分析過：重磅分析！為什么說FPGA或者ZK通用服務(wù)器在Aleo項目上機(jī)會是零？，在證明的需求量上完全不是一個級別。

為了打破英偉達(dá)一家獨(dú)大的局面，前任全球芯片老大英特爾和多年老對手AMD對標(biāo)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(jìn)行編程，試圖讓其取代CUDA，成為AI開發(fā)者的開發(fā)平臺。