特斯拉Dojo超算采用自研D1芯片，其技术路线核心是专为AI训练设计的Tile架构与高带宽内存设计，配合Dojo接口处理器实现高速互联；竞争壁垒则在于自研芯片与FSD（Full Self-Drive）软件的全栈优化，以及难以复制的软硬件协同能力。Dojo在FP32算力上达到67,800 TFlop/s，在当时的全球超算中心排名中位列第五。
技术路线：自研D1芯片与Tile架构
Dojo超算的核心是特斯拉自研的D1芯片，它采用Tile架构，将多个计算单元紧密集成，专为神经网络训练的高并行度需求设计。配合高带宽内存设计，D1芯片能高效处理海量数据吞吐。此外，特斯拉还开发了Dojo接口处理器，用于连接多个D1芯片，构建出大规模、低延迟的算力集群，从而支撑FSD系统所需的复杂模型训练任务。
竞争壁垒：软硬件全栈优化与高速互联
特斯拉的竞争壁垒首先体现在自研芯片与FSD软件的全栈优化。Dojo超算专为特斯拉的自动驾驶算法设计，从底层的D1芯片到上层的训练框架，都由特斯拉自主掌控，这种深度整合能最大化硬件利用率。其次，Dojo通过自研的高速互联网络将成千上万个D1芯片连接成一个整体，实现接近线性的算力扩展。这种软硬件协同的能力，对于其他依赖通用芯片和第三方互联方案的公司而言，难以在短期内复制。
常见问题
Dojo超算的算力在业内处于什么水平？
根据公开排名，Dojo超算的FP32算力为67,800 TFlop/s，在当时的全球超算中心排名中位列第五，仅次于Fugaku、Summit、Sierra和太湖之光。
特斯拉为什么要自研超算，而不是租用云服务？
特斯拉自研Dojo的核心是为了实现FSD软件与硬件的全栈优化。通过自研芯片和超算，特斯拉可以针对其独有的“影子模式”和自动驾驶算法定制算力架构，从而更高效地处理海量驾驶数据，并加速模型迭代。
Dojo超算未来会对外开放吗？
Dojo超算目前主要服务于特斯拉内部的人工智能训练任务。从长期来看，特斯拉也提到Dojo有望进化为云服务商，但官方尚未公布具体的开放时间表。