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。
简单来说，在其他参数相同或者差不多的情况下，内存和带宽综合决定终某个硬件在Aleo项目上的算力大小。
带宽这个概念估计很多人不是很了解，之前只是关注显存，虽然说目前Aleo官方还没有正式公布的PoSW算法，但是从目前的表述来看把NTT/FFT这个漏洞堵上是个必然，而且本身零知识证明算法是对NTT/FFT有要求的。
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。