特斯拉的 Dojo 超级计算机项目一直以来都是科技界的热门话题。2024 年 7 月 24 日，特斯拉首席执行官埃隆・马斯克在财报电话会议中透露，特斯拉快要完成有史以来最大的人工智能训练集群，配备了 2 万片英伟达 H100 GPU。考虑到这些 GPU 的高昂价格，特斯拉决定逐步转向自主开发的 Dojo 超级计算机，并计划在年底前上线 Dojo1，这台计算机的 AI 算力相当于 8000 片英伟达 H100 GPU。通过自主研发的 D1 芯片，特斯拉希望在 AI 训练领域减少对昂贵第三方硬件的依赖。
Dojo 项目最早是由埃隆・马斯克在 2021 年提出来的，目的是为了训练特斯拉的完全自动驾驶（FSD）神经网络。在特斯拉的 AI 日活动上，马斯克首次公开了这一计划。特斯拉希望借助 Dojo 超级计算机，更高效地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，从而加速 FSD 的开发和部署。特斯拉计划在布法罗的工厂投资 5 亿美元，建立一个专门的 AI 超级计算机中心，来支持 Dojo 项目的推进。
Dojo 超级计算机的核心是特斯拉自研的 D1 芯片。D1 芯片采用 7 纳米工艺制造，拥有 500 亿个晶体管，芯片面积为 645 平方毫米。每个 D1 芯片的计算能力达到 362 TeraFLOPs，专为 AI 工作负载优化。特斯拉通过将多个 D1 芯片集成在一起，形成一个计算单元，以提升整体计算能力。Dojo 超级计算机采用模块化设计，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。特斯拉计划通过部署多个 ExaPOD 来扩展 Dojo 超级计算机的计算能力。整个系统设计旨在实现数据处理和传输，以支持大规模 AI 模型的训练。
尽管进展迅速，Dojo 项目仍面临不少挑战。经济方面的压力首当其冲。普渡大学硅谷电气与计算机工程教授 Anand Raghunathan 指出，随着数据量的增加，训练 AI 模型的成本也水涨船高。此外，更多的数据并不一定能带来更好的模型，数据的有效性也是个问题。另一个挑战来自与 Nvidia 的竞争。特斯拉目前仍大量依赖 Nvidia 的 GPU 来进行 AI 模型的训练，但 Nvidia 的芯片价格高昂且供应紧张。特斯拉希望通过 Dojo 项目减少对 Nvidia 的依赖，但这需要克服技术和经济上的双重障碍。