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Dojo超级计算机

更新时间：2026-07-04 19:24:04 大小：14K 上传用户：烟雨查看TA发布的资源 标签：dojo 计算机 下载积分：2分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

基本背景

Dojo是特斯拉公司自主研发的超级计算机系统，主要为特斯拉自动驾驶人工智能模型训练提供算力支持，是特斯拉在AI算力基础设施领域的核心布局。特斯拉从2019年开始公开披露Dojo项目相关信息，目标是打造适配自动驾驶场景、能够高效处理海量视频训练数据的专用超级计算平台，打破通用超级计算机对AI大模型训练的适配瓶颈。

研发目标

特斯拉研发Dojo超级计算机的核心目标围绕自动驾驶业务需求展开：

1. 处理海量训练数据：特斯拉全球车队每天会产生数十亿帧的道路视频数据，这些数据是自动驾驶模型优化的核心原料，Dojo需要具备对这些海量非结构化视频数据的快速处理能力。

2. 降低训练成本与时间：相比采购通用GPU集群，专用化设计的Dojo可以在同等能耗下提供更高的AI训练算力，降低长期部署成本，同时压缩大模型的训练周期，加快自动驾驶技术迭代速度。

3. 支持更大规模的AI模型：特斯拉自动驾驶模型参数规模持续增长，Dojo的分布式架构可以支持千亿甚至万亿参数级别的大模型高效训练，支撑更高等级自动驾驶功能的开发。

技术架构

1. D1训练芯片

Dojo的核心计算单元是特斯拉自研的D1芯片，采用7nm工艺制造：单颗D1芯片拥有约500亿个晶体管，峰值算力达到376 TFLOPS（BF16精度），芯片内置高带宽片上互联，可以实现低延迟的数据传输。

2. 运算单元（Training Tile）

多个D1芯片封装集成形成一个训练单元，单个Training Tile包含25颗D1芯片，整体算力达到9 PFLOPS，配备大量高带宽内存，能够承担中型AI模型的训练任务。

3. Dojo机柜（ExaPOD）

多个Training Tile进一步互联集成为完整的Dojo超级计算集群ExaPOD：一个完整的ExaPOD机柜包含120个Training Tile，总算力达到1.1 EFLOPS（BF16精度），整体功耗约2.3兆瓦，算力密度和能效比显著优于同等规模的通用GPU集群。

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