在分析之前，我們先看一下ASIC（Application Specific Integrated Circuit），中文全稱是“專用集成電路”。這里特別強(qiáng)調(diào)“專用”，“專用”意味著針對單一項目來說會更加有競爭力。相對比，GPU（顯卡）是通用計算處理芯片，所以在單一項目上來說“專用”肯定比“通用”更有競爭力。

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?fàn)可娴胶芏鄶?shù)學(xué)問題。

綜上來看，內(nèi)存和帶寬是限制證明生成的主要瓶頸。對于顯卡來說，這里的內(nèi)存指的是顯存，并不是主板上的內(nèi)存，主板上的內(nèi)存主要是參與CPU的計算。當(dāng)然目前有些芯片技術(shù)可以打通主板上的內(nèi)存和顯存，讓內(nèi)存為顯存計算來用。

芯片的硬件指的是運行指令的物理平臺，包括處理器、內(nèi)存、存儲設(shè)備等等。芯片數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的“晶體管數(shù)量”、“7nm制程”、“存儲”等，往往指的就是硬件參數(shù)。

軟件則包括固件、驅(qū)動程序、操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序、算子、編譯器和開發(fā)工具、模型優(yōu)化和部署工具、應(yīng)用生態(tài)等等。這些軟件指導(dǎo)硬件如何響應(yīng)用戶指令、處理數(shù)據(jù)和任務(wù)，同時通過特定的算法和策略優(yōu)化硬件資源的使用。芯片數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的“x86指令集”、“深度學(xué)習(xí)算子”、“CUDA平臺”等，往往指的就是芯片軟件。