最近，特斯拉在超级计算机领域的最新举动引起了广泛关注。埃隆・马斯克亲自参观了位于德州 Giga 工厂的超级计算机集群，并透露这个集群将部署大约 10 万个 H100/H200 GPU。这么庞大的计算资源主要是为全自动驾驶（FSD）和 Optimus 机器人的视频训练服务的。
除了现有的超级计算机集群，特斯拉的 Dojo 超级计算机项目也在推进。Dojo 采用的是特斯拉自研的 D1 芯片，目标是通过高效处理海量数据，加快 AI 模型的训练。马斯克表示，到年底，Dojo 的计算能力将达到相当于 8000 个 Nvidia H100 GPU 的水平。
这些 GPU 的部署不仅仅是为了提升计算能力，更是为了应对市场上对高性能计算资源的巨大需求。由于 Nvidia GPU 的价格昂贵且供应紧张，特斯拉通过自研的 Dojo 超级计算机来减少对 Nvidia 的依赖。
集群的主要用途包括 FSD 和 Optimus 机器人的视频训练。FSD 系统需要处理大量的实时视频数据，以确保车辆在各种复杂路况下的安全行驶。而 Optimus 机器人则需要通过大量的视频训练来提升其在不同环境下的操作能力。通过这个超级计算机集群，特斯拉将能够更高效地处理这些数据，加速技术的研发和应用。
Dojo 超级计算机是特斯拉为应对高昂的 Nvidia GPU 价格而开发的自研计算平台。其核心技术是 D1 芯片，这种芯片专为高性能计算和深度学习任务设计。D1 芯片采用 7 纳米工艺制造，拥有 500 亿个晶体管，计算能力达到 362 TeraFLOPs。通过将多个 D1 芯片集成在一起，特斯拉能够形成一个计算单元，提升整体计算能力。
Dojo 的模块化设计是其一大亮点。每个模块由 25 个 D1 芯片组成，称为 “瓷砖”，每个瓷砖的计算能力达到 9 PetaFLOPs，带宽为每秒 36 Terabytes。六个瓷砖组成一个机架，两个机架组成一个柜子，十个柜子组成一个 ExaPOD。通过这种模块化设计，特斯拉可以扩展 Dojo 的计算能力，以满足不断增长的计算需求。
与 Nvidia GPU 相比，Dojo 在成本和能效比方面具有优势。尽管 Nvidia 的 A100 和 H100 GPU 在市场上占据主导地位，但其高昂的价格和供应紧张，使得特斯拉不得不寻找替代方案。通过自研的 D1 芯片，特斯拉能够降低成本，还能提升计算效率。
特斯拉计划在纽约州布法罗的工厂投资 5 亿美元，建设一个专门的 AI 超级计算机中心，以支持 Dojo 项目的推进。这个投资计划旨在提升特斯拉在 AI 训练领域的计算能力，并减少对第三方硬件的依赖。通过在布法罗工厂部署 Dojo 超级计算机，特斯拉希望能够处理从全球数百万辆特斯拉汽车中采集到的海量视频数据，加速自动驾驶系统的开发和部署。