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。
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。
在分析之前，我们先看一下ASIC（Application Specific Integrated Circuit），中文全称是“专用集成电路”。这里特别强调“专用”，“专用”意味着针对单一项目来说会更加有竞争力。相对比，GPU（显卡）是通用计算处理芯片，所以在单一项目上来说“专用”肯定比“通用”更有竞争力。