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。
综上来看，内存和带宽是限制证明生成的主要瓶颈。对于显卡来说，这里的内存指的是显存，并不是主板上的内存，主板上的内存主要是参与CPU的计算。当然目前有些芯片技术可以打通主板上的内存和显存，让内存为显存计算来用。
早在2021年，英伟达就曾公开表示过“禁止使用转换层在其他硬件平台上运行基于CUDA的软件”，2024年3月，英伟达更是将其升级为“CUDA禁令”，直接添加在了CUDA的终用户许可协议中，已禁止用转译层在其他GPU上运行CUDA软件