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。
证明生成的过程中，约有60%的时间花在MSM上，其余时间由NTT/FTT主导。MSM和NTT都存在性能挑战，通常的解决办法：
●MSM可以在多线程上执行，从而支持并行处理。然而，当处理大型数据向量时，例如6700万个参数，乘法运算可能仍然很慢，并且需要大量的内存资源。此外，MSM存在可扩展性方面的挑战，即使在广泛并行化的情况下也可能保持缓慢。
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。
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。