它基于d1定制计算芯片，该芯片将354个独立处理器封装在一起，产生362 tflops的计算和440mb的内部静态随机存取存储器存储。 在保持完全可编程性的同时，DOJO强调资源分配和极高带宽的互连，使其能够从小型系统一直扩展到 exaFLOP 超级计算机。

一个特斯拉 Dojo芯片 训练模组可以达到6组GPU服务器的性能，成本却少于单组GPU服务器。单台Dojo服务器算力甚至达到了54PFLOPS。只用 4 个 Dojo 机柜就能取代由 4000 颗 GPU 组成的 72 组 GPU 机架。Dojo 将通常需要几个月的AI计算（训练）工作减少到了1 周。

2021年8月26日 · 这354个功能单元的全芯片可达到BF16或CFP8的362 TFlops和FP32的22.6 TFlops。 它总共有645mm²和500亿个晶体管。 每个芯片都有惊人的400W TDP，这意味着功率密度高于大多数配置的Nvidia A100 GPU。

2021年8月29日 · 在芯片上，Tesla拥有惊人的10TBps定向带宽，但这个数字在实际工作负载中意义不大。与 Tenstorrent 相比，特斯拉的一大优势是芯片之间的带宽明显更高。576 个 SerDes提供64Tb/s 或 8TB/s 的带宽。 目前已知的最高外部带宽芯片是32Tb/s网络交换芯片。

除了核心之外，特斯拉还通过专门为大规模部署设计Dojo芯片来节省模具区域。 物理实现 缩小后，道场内核在一个非常大的645毫米2模具上实现，称为D1。

2021年8月21日 · 特斯拉 今天发布了 Dojo 超级 计算机 芯片，名为「D1」。 单个芯片算力为 362 TFLOPS，25 个芯片为一组，组成一个训练模块。 算力可以达到 9 PFLOPS，接口带宽为 36 TB/s。

该芯片具有 cpu 级别的计算能力和灵活性， i/o 带宽是网络芯片的2倍 。 处理能力达到 每秒 1024 亿次 。 单芯片 BF16 精度下的算力高达362 TOPs，FP32算力则为22.6 TOPs。

2021年8月30日 · 由354个训练节点所组成的D1模块芯片，其运算力更一举达到362 TFLOPS（每秒1万亿次浮点运算），若以目前市面已知的ML芯片 (TPU v3、GPU（HBM-Links互联）或其他创业公司ML芯片）性能来做比较，Tesla指出，D1算力表现还优于其他市面ML芯片，甚至比Google的TPU v3表现都还好。

2024年5月5日 · 特斯拉设计的Dojo 超级电脑，核心在于训练模组（training tile），将25 颗D1 芯片排列为5×5 矩阵，芯片使用7 纳米制程，能容纳500 亿颗晶体管，提供 ...

该芯片具有 cpu 级别的计算能力和灵活性， i/o 带宽是网络芯片的2倍。 处理能力达到每秒 1024 亿次。 单芯片 BF16 精度下的算力高达362 TOPs，FP32算力则为22.6 TOPs。