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。
●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。
为什么以太坊或者门罗是抵制ASIC的？看看大饼就知道了，主要是比较低成本的ASIC让以太坊社区预测到了ASIC机器未来可能占领以太坊网络，而以太坊网络开始的共识是PoW，和大饼一样。