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(dǎo)。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(dāng)處理大型數(shù)據(jù)向量時，例如6700萬個參數(shù)，乘法運(yùn)算可能仍然很慢，并且需要大量的內(nèi)存資源。此外，MSM存在可擴(kuò)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。

目前零知識證明（ZKP）應(yīng)用的主要2個方向：隱私和可驗(yàn)證計算，Aleo是隱私L1公鏈，同時兼具可編程性，像ZCash等雖然也是隱私公鏈，但是不具備可編程性。以太坊L2上的ZK-Rollup項(xiàng)目，屬于可驗(yàn)證計算，我們之前的文章也分析過：重磅分析！為什么說FPGA或者ZK通用服務(wù)器在Aleo項(xiàng)目上機(jī)會是零？，在證明的需求量上完全不是一個級別。

在分析之前，我們先看一下ASIC（Application Specific Integrated Circuit），中文全稱是“專用集成電路”。這里特別強(qiáng)調(diào)“專用”，“專用”意味著針對單一項(xiàng)目來說會更加有競爭力。相對比，GPU（顯卡）是通用計算處理芯片，所以在單一項(xiàng)目上來說“專用”肯定比“通用”更有競爭力。

早在2021年，英偉達(dá)就曾公開表示過“禁止使用轉(zhuǎn)換層在其他硬件平臺上運(yùn)行基于CUDA的軟件”，2024年3月，英偉達(dá)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(zhuǎn)譯層在其他GPU上運(yùn)行CUDA軟件