从算法的角度上来看，Aleo属于零知识证明（ZKP）赛道项目，复杂度是比大饼和以太坊算法都要复杂的。算法的核心计算我们之前也提过主要是MSM+NTT/FFT的计算，还会包含一些Hash运算。这些计算主要目的是为了生成零知识证明，而生成证明的速度直接会影响生态的体验。

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。

芯片的硬件指的是运行指令的物理平台，包括处理器、内存、存储设备等等。芯片数据中常出现的“晶体管数量”、“7nm制程”、“存储”等，往往指的就是硬件参数。

软件则包括固件、驱动程序、操作系统、应用程序、算子、编译器和开发工具、模型优化和部署工具、应用生态等等。这些软件指导硬件如何响应用户指令、处理数据和任务，同时通过特定的算法和策略优化硬件资源的使用。芯片数据中常出现的“x86指令集”、“深度学习算子”、“CUDA平台”等，往往指的就是芯片软件。