●在算法过程中频繁的数据混洗使得NTT难以在计算集群中分布，无法并行计算，并且由于需要从大型数据集中加载和卸载数据，在硬件上运行时需要大量带宽。即使硬件操作很快，这可能也会导致速度变慢。例如，如果硬件芯片的内存为16GB或更少，那么在100GB的数据集上运行NTT将需要通过网络加载和卸载数据，这可能会大大降低操作速度。

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。

芯片的硬件指的是运行指令的物理平台，包括处理器、内存、存储设备等等。芯片数据中常出现的“晶体管数量”、“7nm制程”、“存储”等，往往指的就是硬件参数。

软件则包括固件、驱动程序、操作系统、应用程序、算子、编译器和开发工具、模型优化和部署工具、应用生态等等。这些软件指导硬件如何响应用户指令、处理数据和任务，同时通过特定的算法和策略优化硬件资源的使用。芯片数据中常出现的“x86指令集”、“深度学习算子”、“CUDA平台”等，往往指的就是芯片软件。

为了打破英伟达一家独大的局面，前任全球芯片老大英特尔和多年老对手AMD对标CUDA都分别推出了OneAPI和ROCm，Linux基金会更是联合英特尔、谷歌、高通、ARM、三星等公司联合成立了民间号称“反CUDA联盟”的UXL基金会，以开发全新的开源软件套件，让AI开发者能够在基金会成员的任何芯片上进行编程，试图让其取代CUDA，成为AI开发者的开发平台。