硬件層面，也就是所謂的硬件加速， CPU、GPU、FPGA、ASIC。CPU與GPU相比在大數據多任務處理上，肯定GPU更占優(yōu)勢。FPGA與GPU相比，在兼顧了靈活性的基礎上，無論是計算能力和功耗性能上都要更強，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。

●在算法過程中頻繁的數據混洗使得NTT難以在計算集群中分布，無法并行計算，并且由于需要從大型數據集中加載和卸載數據，在硬件上運行時需要大量帶寬。即使硬件操作很快，這可能也會導致速度變慢。例如，如果硬件芯片的內存為16GB或更少，那么在100GB的數據集上運行NTT將需要通過網絡加載和卸載數據，這可能會大大降低操作速度。

簡單來說，在其他參數相同或者差不多的情況下，內存和帶寬綜合決定終某個硬件在Aleo項目上的算力大小。

帶寬這個概念估計很多人不是很了解，之前只是關注顯存，雖然說目前Aleo官方還沒有正式公布的PoSW算法，但是從目前的表述來看把NTT/FFT這個漏洞堵上是個必然，而且本身零知識證明算法是對NTT/FFT有要求的。

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的終用戶許可協議中，已禁止用轉譯層在其他GPU上運行CUDA軟件