Tesla Dojo
Tesla Dojo (eigenschreibweise DOJO[1]) war ein KI-optimiertes Chipsystem[2], entworfen und gebaut von dem US-amerikanischen Unternehmen Tesla. Das Zusatzgerät bzw. -system im Sinne eines „KI-Beschleunigers“ stellte die Rechenkapazitäten für eine moderne Automobilelektronik für autonome Fahrzeuge.
Der Name ist angelehnt an einen japanischen Trainingsraum im Kampfsport, einem Dōjō.
Geschichte
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]Der im Juli 2023 konstruierte Dojo sollte das Maschinelle Lernen (ML) und das Trainieren der künstlichen neuronalen Netze (KNN) bei Teslas Fahrerassistenzsystem Full Self-Driving (FSD) verbessern. Letzteres ist auch bekannt als Tesla Autopilot.[1] Das Ziel von Dojo war es, die Millionen von Terabyte an Videodaten, die aus den realen Fahrsituationen von den fast fünf Millionen Tesla-Autos stammen und die deren Kameras ständig erfassen, effizient zu verarbeiten.
Im August 2025 gab Tesla die Einstellung des Projektes bekannt.[3] Das Unternehmen will künftig stattdessen auf Zulieferer wie Nvidia, Advanced Micro Devices (AMD) oder Samsung setzen. Mitarbeiter in Schlüsselpositionen, wie beispielsweise der Teamleiter Peter Bannon, verließen das Unternehmen.[4][5]
Architektur
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]Der von Tesla selbstentworfene D1-Chip im Dojo ist redundant ausgelegt, eine der Voraussetzungen für das sichere Autonome Fahren.[1] Dojo verwendete die Software-Bibliothek PyTorch für maschinelles Lernen in Python.
Laut eigener Aussage von Tesla sollte Dojo bis Ende 2024 die weltweit größte Rechenleistung besitzen.[6] Nach dem Leiter der Hardwareentwicklung, sollte Dojo mehr als ein Exaflop (eine Million Teraflops bzw. eine Trillion Berechnungen pro Sekunde) an Rechenleistung besitzen. Bis Ende 2024 waren 100 Exaflops geplant.[7][8]
Einige der Tesla Fahrzeuge sind jedoch grundlegend mit der Media Control Unit (MCU)-Motorsteuerung ausgerüstet, einer modernen Systemsteuerung oder Electronic Control Unit (ECU).
Siehe auch
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]Einzelnachweise
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]- 1 2 3 Emil Talpes et al.: The Microarchitecture of DOJO, Tesla’s Exa-Scale Computer. In: IEEE Micro. Band 43, Nr. 3, Mai 2023, ISSN 1937-4143, S. 31–39, doi:10.1109/MM.2023.3258906 (englisch, ieee.org [abgerufen am 13. April 2026]).
- ↑ Mihrimah Ozkan et al.: Performance, efficiency, and cost analysis of wafer-scale AI accelerators vs. single-chip GPUs. In: Device. Band 3, Nr. 10, Oktober 2025, S. 100834, doi:10.1016/j.device.2025.100834 (englisch, elsevier.com [abgerufen am 14. April 2026]).
- ↑ Malte Kirchner: Tesla stellt hauseigenes KI-Projekt Dojo ein. In: heise.de. 8. August 2025, abgerufen am 11. August 2025.
- ↑ Edward Ludlow: Tesla stellt hauseigenes KI-Projekt Dojo ein. In: bloomberg.com. 8. August 2025, abgerufen am 11. August 2025: „Tesla löst Dojo-Team auf – Rückschlag für KI-Chip-Pläne Tesla löst dem Vernehmen nach sein Dojo-Supercomputer-Team auf und beendet damit ein zentrales Projekt zur Entwicklung eigener KI-Chips für autonomes Fahren. […] Tesla will künftig auf externe Lieferanten wie Nvidia setzen“
- ↑ dbl/Reuters: Tesla: Elon Musk löst offenbar Supercomputer-Team Dojo auf. In: manager-magazin.de. 8. August 2025, abgerufen am 11. August 2025.
- ↑ Patrick Bolli: „Ich glaube nicht, dass es jemals absolute Sicherheit beim autonomen Fahren geben wird“. In: rnd.de. 13. September 2023, abgerufen am 23. Januar 2024.
- ↑ Brian Wang: Tesla Dojo Supercomputers Will Provide 100 Exaflops in 2024. In: nextbigfuture.com. 21. Juni 2023, abgerufen am 24. Januar 2024.
- ↑ Angela Göpfert: Was ist der Super-Computer Dojo wirklich wert? In: tagesschau.de. 13. September 2023, abgerufen am 24. Januar 2024.