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。

简单来说，在其他参数相同或者差不多的情况下，内存和带宽综合决定终某个硬件在Aleo项目上的算力大小。

带宽这个概念估计很多人不是很了解，之前只是关注显存，虽然说目前Aleo官方还没有正式公布的PoSW算法，但是从目前的表述来看把NTT/FFT这个漏洞堵上是个必然，而且本身零知识证明算法是对NTT/FFT有要求的。

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。

为什么以太坊或者门罗是抵制ASIC的？看看大饼就知道了，主要是比较低成本的ASIC让以太坊社区预测到了ASIC机器未来可能占领以太坊网络，而以太坊网络开始的共识是PoW，和大饼一样。