證明生成的過程中，約有60%的時間花在MSM上，其余時間由NTT/FTT主導。MSM和NTT都存在性能挑戰(zhàn)，通常的解決辦法：

●MSM可以在多線程上執(zhí)行，從而支持并行處理。然而，當處理大型數(shù)據(jù)向量時，例如6700萬個參數(shù)，乘法運算可能仍然很慢，并且需要大量的內存資源。此外，MSM存在可擴展性方面的挑戰(zhàn)，即使在廣泛并行化的情況下也可能保持緩慢。

按照官方的設想和規(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，每時每刻都有證明需要被委托出去在極短的時間內完成證明的生產，不可能指望顯卡能解決這個問題。就像AI大模型訓練一樣，早期數(shù)據(jù)量和參數(shù)少的情況下可以用消費級顯卡，但是現(xiàn)在更多的都是為AI訓練設計的專用芯片和機器。

但是Aleo從開始的設計共識就是POS，也就是說其實本質上它是POS鏈，這一點上和其他項目有本質差別。其實對于某些人來說他們不太明白為什么Aleo一定要有PoW，完全用POS就可以了，很多業(yè)內知名ZK項目都是只有POS。關于這點可以看一下我們之前的文章：Aleo的PoSW、證明和委托代理計算到底是什么關系？“PoW”會不會消失？

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(xié)議中，已禁止用轉譯層在其他GPU上運行CUDA軟件