生成证明的速度可以从软件和硬件两个方面来优化：

软件层面，在语言层面上，ZK更友好的格式，也会带来加速生成的过程，比如Aleo的Leo语言。再就是算法本身的优化，虽然说有一定的优化空间，但是要想有大的突破需要非常多的时间，毕竟牵涉到很多数学问题。

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。

如果熟悉以太坊PoW算法的应该知道，它的算法并不像大饼的算法，算力大小是与内存和带宽正相关，这点上和Aleo的算法很像，所以我们看到在以太坊PoW算法上能做出有竞争力的ASIC芯片机厂商屈指可数！

对比ASIC来说，由于是专用的机器，利用某些技术可以把内存和带宽做的很大，甚至是4090的几十倍，但是成本和功耗却非常低，这就是ASIC的优势。

目前零知识证明（ZKP）应用的主要2个方向：隐私和可验证计算，Aleo是隐私L1公链，同时兼具可编程性，像ZCash等虽然也是隐私公链，但是不具备可编程性。以太坊L2上的ZK-Rollup项目，属于可验证计算，我们之前的文章也分析过：重磅分析！为什么说FPGA或者ZK通用服务器在Aleo项目上机会是零？，在证明的需求量上完全不是一个级别。