生成证明的速度可以从软件和硬件两个方面来优化：
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。
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。
身份验证和身份验证：ZKP 可用于确认身份，而不会泄露不必要的信息。例如，一个人可以在不提供确切出生日期的情况下证明自己已年满 18 岁，或者在不共享密码等敏感数据的情况下证明自己的身份。这可以限度地降低身份盗窃或未经授权访问的风险。
多方计算（SMPC）：ZKP 可以促进多方之间的复杂交互，其中每一方都可以证明他们遵循商定的协议，而无需透露其私人输入。这在各种场景中都很有用，例如保护隐私的数据挖掘、投票系统和分布式游戏。