特斯拉Dojo超算系统FP32算力排名全球第五，其算力供需与部署周期需从车队规模增长带来的训练需求、Dojo系统建设进度以及GPU与Dojo并行使用的节奏来把握。特斯拉Dojo超算的FP32算力为67,800 TFlop/s，在2021年6月的全球主要超算中心排名中位列第五。 随着特斯拉全球产能的快速扩张，车队规模增长对自动驾驶训练提出了更高的算力需求，而Dojo系统的部署将逐步与现有GPU集群并行使用，以应对训练高峰。
Dojo算力需求：车队规模增长驱动训练压力
特斯拉的“影子模式”会实时对比车辆决策与驾驶员操作，不一致的数据将被回传用于训练。随着特斯拉全球产能从21年的105万辆扩张至远期的500万辆，车队规模持续增长，采集到的训练数据量级也随之攀升。这种模式对算力的要求很高，而Dojo超算正是为此而生，其67,800 TFlop/s的FP32算力为处理海量数据提供了关键支撑。
Dojo算力供给与部署周期：GPU并行与系统建设
Dojo超算系统于2021年AI Day首次推出，其建设进度直接影响算力供给。在Dojo完全成熟前，特斯拉会采用GPU与Dojo并行使用的策略，逐步将训练负载转移至Dojo，以平滑算力供需节奏。Dojo的部署周期受D1芯片供应、系统集成与数据中心建设等因素影响，整体上是一个渐进式的替代过程，而非一蹴而就。
常见问题
Dojo超算的FP32算力具体是多少？
特斯拉Dojo超算的FP32算力为67,800 TFlop/s，在2021年6月的全球主要超算中心排名中位列第五。
Dojo系统会完全替代特斯拉现有的GPU训练集群吗？
不会。Dojo的部署是一个逐步替代的过程，在初期会与现有GPU集群并行使用，以平滑算力供需节奏，确保自动驾驶训练任务不中断。
Dojo超算对特斯拉自动驾驶训练有何意义？
Dojo超算专为处理特斯拉“影子模式”回传的海量训练数据而设计，其高算力能够更高效地训练自动驾驶模型，支撑车队规模增长带来的算力需求。