---
title: "【芝能智芯—— Dojo 的内核】Dojo 的实际部署形式是 ExaPOD，一个由 3000 片 D1 芯片构成的 Dojo 集群，其单精度算力高达 1.1EFlops。预计在 2023 财年，将会出"
description: "【芝能智芯—— Dojo 的内核】Dojo 的实际部署形式是 ExaPOD，一个由 3000 片 D1 芯片构成的 Dojo 集群，其单精度算力高达 1.1EFlops。预计在 2023 财年，将会出货 4-5 万片 D1 芯片，而在 2023 年 7 月，第一个 ExaPOD 已经投入运营，预计在不久的将来将向 Palo Alto 数据中心投放 6 个 ExaPOD，总算力达到 7.7EFlop"
type: "topic"
locale: "zh-CN"
url: "https://longbridge.com/zh-CN/topics/9801346.md"
published_at: "2023-09-12T00:43:49.000Z"
author: "[朱玉龙-YL](https://longbridge.com/zh-CN/profiles/11273494)"
---

# 【芝能智芯—— Dojo 的内核】Dojo 的实际部署形式是 ExaPOD，一个由 3000 片 D1 芯片构成的 Dojo 集群，其单精度算力高达 1.1EFlops。预计在 2023 财年，将会出

【芝能智芯—— Dojo 的内核】

Dojo 的实际部署形式是 ExaPOD，一个由 3000 片 D1 芯片构成的 Dojo 集群，其单精度算力高达 1.1EFlops。

预计在 2023 财年，将会出货 4-5 万片 D1 芯片，而在 2023 年 7 月，第一个 ExaPOD 已经投入运营，预计在不久的将来将向 Palo Alto 数据中心投放 6 个 ExaPOD，总算力达到 7.7EFlops。

而对于 2024 年第四季度，Dojo 的目标是实现 100EFlops 的算力，相当于约 91 个集群。

图片 1

●为什么要使用 Dojo 呢？

D1 芯片专门为 FSD 的视觉神经网络设计了特殊架构，特斯拉还构建了完整的软件生态系统，包括底层软件和编译器等。

这些努力带来了多个重要好处：

Dojo 的训练效率高于 DGX A100，每个由 25 块 D1 芯片组成的"tile"的推理速度是 30 块 A100 的 30 倍，FSD 的训练时间可以从一个月缩短到一周以内。相较于 A100，Dojo 在同等成本下性能提升了 4 倍，功耗降低了 1.3 倍，体积减小了 5 倍，同时网络训练速度提高了 4.4 倍，自动标注速度提高了 3.2 倍。

从成本角度来看，Dojo 的建设成本仅为 A100 的六分之一。例如，实现 100EFlops 的算力需要 30 万块 A100 芯片，而使用 91 个 ExaPOD 的 Dojo 仅需大约 12.5 亿美元，节省了约 50 亿美元。

Dojo 的部署将对特斯拉产生深远的影响。借助更强大的计算能力和处理速度，训练效率将显著提高，算法也将更快地成熟。与 A100 相比，Dojo 将大大加速特斯拉实现完全自动驾驶的时间表，从而提高了软件业务（包括 FSD 授权等）和共享出行业务（例如 Robotaxi）的付费率和每用户平均收入（ARPU）。

---

> **免责声明**：本文内容仅供参考，不构成任何投资建议。
