到目前為止并沒有太多項目從開始就強(qiáng)調(diào)說目標(biāo)是使用ASIC，比如以太坊和門羅都是抵制ASIC的，主要核心原因是不想像大餅一樣，被算力和礦商掌控網(wǎng)絡(luò)。Aleo芯片機(jī)，Aleo-ASIC，zktaoma或者maxsayss

從算法的角度上來看，Aleo屬于零知識證明（ZKP）賽道項目，復(fù)雜度是比大餅和以太坊算法都要復(fù)雜的。算法的核心計算我們之前也提過主要是MSM+NTT/FFT的計算，還會包含一些Hash運(yùn)算。這些計算主要目的是為了生成零知識證明，而生成證明的速度直接會影響生態(tài)的體驗。

●在算法過程中頻繁的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集中加載和卸載數(shù)據(jù)，在硬件上運(yùn)行時需要大量帶寬。即使硬件操作很快，這可能也會導(dǎo)致速度變慢。例如，如果硬件芯片的內(nèi)存為16GB或更少，那么在100GB的數(shù)據(jù)集上運(yùn)行NTT將需要通過網(wǎng)絡(luò)加載和卸載數(shù)據(jù)，這可能會大大降低操作速度。

芯片的硬件指的是運(yùn)行指令的物理平臺，包括處理器、內(nèi)存、存儲設(shè)備等等。芯片數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的“晶體管數(shù)量”、“7nm制程”、“存儲”等，往往指的就是硬件參數(shù)。

軟件則包括固件、驅(qū)動程序、操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序、算子、編譯器和開發(fā)工具、模型優(yōu)化和部署工具、應(yīng)用生態(tài)等等。這些軟件指導(dǎo)硬件如何響應(yīng)用戶指令、處理數(shù)據(jù)和任務(wù)，同時通過特定的算法和策略優(yōu)化硬件資源的使用。芯片數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的“x86指令集”、“深度學(xué)習(xí)算子”、“CUDA平臺”等，往往指的就是芯片軟件。