軟件層面，在語言層面上，ZK更友好的格式，也會帶來加速生成的過程，比如Aleo的Leo語言。再就是算法本身的優(yōu)化，雖然說有一定的優(yōu)化空間，但是要想有大的突破需要非常多的時間，畢竟牽涉到很多數學問題。
硬件層面，也就是所謂的硬件加速， CPU、GPU、FPGA、ASIC。CPU與GPU相比在大數據多任務處理上，肯定GPU更占優(yōu)勢。FPGA與GPU相比，在兼顧了靈活性的基礎上，無論是計算能力和功耗性能上都要更強，缺點是性價比太低。ASIC是的，其他的硬件形態(tài)都是無法比擬的。
●在算法過程中頻繁的數據混洗使得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據集中加載和卸載數據，在硬件上運行時需要大量帶寬。即使硬件操作很快，這可能也會導致速度變慢。例如，如果硬件芯片的內存為16GB或更少，那么在100GB的數據集上運行NTT將需要通過網絡加載和卸載數據，這可能會大大降低操作速度。
為什么以太坊或者門羅是抵制ASIC的？看看大餅就知道了，主要是比較低成本的ASIC讓以太坊社區(qū)預測到了ASIC機器未來可能占領以太坊網絡，而以太坊網絡開始的共識是PoW，和大餅一樣。
