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。

按照官方的设想和规划未来在Aleo上每天的交易量都是上亿美金的规模，在这样大数据量的要求下，每时每刻都有证明需要被委托出去在极短的时间内完成证明的生产，不可能指望显卡能解决这个问题。就像AI大模型训练一样，早期数据量和参数少的情况下可以用消费级显卡，但是现在更多的都是为AI训练设计的专用芯片和机器。

特色和优势Aleo和其它公链的不同且独特之处在于对隐私的保护和链上可扩展性。当前区块链搭载的智能合约有两个很大的限制：它们在设计上是完全公开、透明的，因此不允许隐私的存在；它们不能扩展到数百万、更不用说数十亿的用户，意味着无法支持亿万用户级别的线上实时游戏或活动。针对上述现象，Aleo网络基于零知识证明密码学，解决当前公链既保护隐私又支持处理海量数据（可扩展性）的难题。既解决当前互联网数据泄露的困境，又完善当前区块链数据信息公开透明的缺点，同时还实现和当前互联网平台相媲美的海量数据实时处理及丰富的可扩展性，这是Aleo项目为市场关注的特别之处。下图能够更直观、清晰地了解Aleo网络的特色：