2024年3月20日，Aleo官方社區(qū)會議中Aleo基金會執(zhí)行董事Alex強調(diào)“新coinbase算法的目標是讓人們使用ASIC，但一開始很可能會使用更多的GPU。新算法可能會占用更多內(nèi)存，因此可能需要更復雜的設置”。

綜上來看，內(nèi)存和帶寬是限制證明生成的主要瓶頸。對于顯卡來說，這里的內(nèi)存指的是顯存，并不是主板上的內(nèi)存，主板上的內(nèi)存主要是參與CPU的計算。當然目前有些芯片技術可以打通主板上的內(nèi)存和顯存，讓內(nèi)存為顯存計算來用。

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(nèi)完成證明的生產(chǎn)，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。

芯片的硬件指的是運行指令的物理平臺，包括處理器、內(nèi)存、存儲設備等等。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、驅動程序、操作系統(tǒng)、應用程序、算子、編譯器和開發(fā)工具、模型優(yōu)化和部署工具、應用生態(tài)等等。這些軟件指導硬件如何響應用戶指令、處理數(shù)據(jù)和任務，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”、“深度學習算子”、“CUDA平臺”等，往往指的就是芯片軟件。