硬件层面，也就是所谓的硬件加速， CPU、GPU、FPGA、ASIC。CPU与GPU相比在大数据多任务处理上，肯定GPU更占优势。FPGA与GPU相比，在兼顾了灵活性的基础上，无论是计算能力和功耗性能上都要更强，缺点是性价比太低。ASIC是的，其他的硬件形态都是无法比拟的。
证明生成的过程中，约有60%的时间花在MSM上，其余时间由NTT/FTT主导。MSM和NTT都存在性能挑战，通常的解决办法：
●MSM可以在多线程上执行，从而支持并行处理。然而，当处理大型数据向量时，例如6700万个参数，乘法运算可能仍然很慢，并且需要大量的内存资源。此外，MSM存在可扩展性方面的挑战，即使在广泛并行化的情况下也可能保持缓慢。
按照官方的设想和规划未来在Aleo上每天的交易量都是上亿美金的规模，在这样大数据量的要求下，每时每刻都有证明需要被委托出去在极短的时间内完成证明的生产，不可能指望显卡能解决这个问题。就像AI大模型训练一样，早期数据量和参数少的情况下可以用消费级显卡，但是现在更多的都是为AI训练设计的专用芯片和机器。
零知识证明是一种密码技术，允许在不泄露实际数据本身的情况下验证信息。简单来说，它使一方（证明者）能够向另一方（验证者）证明某个陈述是真实的，而无需披露任何附加信息。这个概念是通过使用数学证明来实现的，数学证明提供了陈述有效性的证据，而不会泄露任何敏感细节。
零知识证明对于确保许多密码协议的隐私和至关重要，它是防止潜在信息泄露的保障。它的应用扩展到不同的领域，包括区块链技术和身份验证系统，其中敏感数据的保护至关重要。