테슬라 Dojo AI 슈퍼컴퓨터: Optimus 및 FSD 모델 학습의 핵심

Dojo vs. 기존 GPU 클러스터

 

테슬라의 Dojo 슈퍼컴퓨터는 자율주행(FSD)과 휴머노이드 로봇(Optimus) 모델 학습을 위해 설계된 맞춤형 AI 연산 인프라입니다. 기존의 GPU 클러스터와 달리, Dojo는 테슬라가 자체 개발한 D1 칩으로 구성되어 대규모 비전 처리에 최적화되어 있습니다​. 테슬라에 따르면 동일한 비용 대비 Dojo는 기존 NVIDIA GPU로 구성된 시스템보다 4배 높은 성능을 제공하고, 전력 효율은 1.3배 높으며, 물리적 설치 면적은 5배 작게 요구합니다​[teslanorth.com].

구분	테슬라 Dojo 슈퍼컴퓨터	기존 GPU 클러스터
하드웨어	테슬라 D1 칩 (7nm 프로세스, 대용량 통합 메모리)	NVIDIA GPU (예: H100 등, 각 보드별 메모리)
아키텍처	대규모 비전 연산 특화, 고대역폭 패브릭으로 칩 간 연결	범용 병렬 연산 유닛, InfiniBand/이더넷 등 네트워킹
성능/비용	테슬라 주장: 비용당 4× 성능, 5× 높은 밀도	기준 (1×) 성능/비용, 표준 랙당 밀도
전력 효율	1.3× 향상된 와트당 성능	기준 (1×) – 고성능이나 전력소모 큼
확장성	캐비닛 단위 모듈식 확장 (수천 D1 칩 규모) → ExaFLOPS급 목표	GPU 보드 증설로 확장 (네트워크 병목 발생 가능)
특화 분야	영상/비디오 트레이닝 최적화 (자율주행, 로봇 비전)	범용 AI 모델 (비전, NLP 등 다양한 분야)

 

이러한 비용 대비 성능 우위​는 Dojo의 고밀도 통합 아키텍처와 특화된 설계(예: 테슬라가 자체 개발한 상호연결 및 냉각 방식)에 기인합니다. 반면 전통적인 GPU 클러스터는 범용성을 갖추고 있지만, 여러 보드와 상호연결로 인한 데이터 이동 지연과 높은 비용이 수반됩니다. 테슬라는 2023년 자사 FSD 훈련용으로 최신 NVIDIA H100 GPU 만 10,000개 규모의 클러스터를 구축했는데, GPU 가격만 수억 달러에 달했습니다​[notateslaapp.com] . 이처럼 막대한 비용과 공급 제약으로 인해 테슬라는 Dojo와 같은 자체 슈퍼컴퓨터 개발에 착수한 것입니다​ .

 

2) FSD 및 Optimus 학습에서의 성능 향상

Dojo의 도입으로 테슬라는 자사 자율주행 FSD 네트워크와 Optimus 로봇의 “두뇌” 격인 비전 모델을 더욱 빠르게 훈련할 수 있게 됩니다. 테슬라 내부에서는 방대한 차량 카메라 영상과 로봇 센서 데이터를 통합한 비디오 기반 모델을 학습시키고 있는데, Dojo는 이러한 비디오 트레이닝 작업에 구조적으로 최적화되어 있어 기존 GPU 대비 효율이 높습니다​. 일론 머스크는 “우리에겐 훈련해야 할 엄청난 양의 비디오 데이터가 있다”며, 이를 처리하려면 막대한 연산 투자가 필요함을 강조했습니다[​datacenterdynamics.com].

Dojo는 이러한 대규모 데이터를 병목 없이 처리하기 위해 초당 수백만 테라바이트에 달하는 영상 데이터를 처리할 수 있도록 설계되었다고 알려져 있습니다​[teslarati.com]. 이는 곧 모델 학습 속도의 비약적 향상을 의미합니다. 실제로 2023년 중반 Dojo가 초기 가동되자, 테슬라는 “Dojo가 이미 몇 달 간 유용한 작업을 수행하여 생산 워크로드를 돕고 있다”고 밝혔으며, 차량에 탑재된 신경망의 일부를 Dojo로 훈련해 바로 차량에 반영하는 등 실시간 활용이 시작되었습니다​.

더 나아가 이러한 비디오 기반의 생성 모델(foundation model)은 자동차와 로봇 모두에 공통으로 적용되어, 두 시스템의 학습이 서로 시너지를 낼 것으로 기대됩니다​.[bdtechtalks.com].

Dojo의 성능 향상은 모델 훈련 주기 단축과 모델 복잡도 향상 두 측면에서 의미가 큽니다. 더 많은 연산력이 투입되면서, 이전에는 수주일 걸리던 대용량 데이터 학습이 단시간에 가능해지고, 이를 통해 FSD 베타 소프트웨어의 업데이트 주기가 빨라질 수 있습니다. 동시에 모델 용량(파라미터 수)을 늘리거나 더 고해상도의 영상 피쳐를 학습하는 등 모델의 정교함을 높일 수 있습니다. 이는 복잡한 도로 상황이나 로봇의 미세한 동작 제어까지도 학습으로 다룰 수 있게 함을 의미합니다.

 

3) 데이터 처리 및 비용 절감 효과

Dojo의 가장 큰 장점 중 하나는 TCO(Total Cost of Ownership) 측면의 효율성입니다. 같은 연산 작업을 수행할 때, 테슬라 측 분석으로는 Dojo가 거의 한 수위의 비용 우위를 갖는다고 합니다​[teslanorth.com].

이는 곧, 동일한 양의 데이터를 학습시키는 데 드는 전기료와 장비 amortization 비용 등이 크게 감소함을 의미합니다. 예컨대, 앞서 언급된 H100 GPU 10,000개 클러스터의 경우 구축 비용만 수천억 원에 달하지만​, Dojo는 자체 칩으로 해당 성능을 훨씬 저렴하게 구현할 수 있다는 것입니다. 더불어 전력 사용량 절감과 공간 효율성도 비용 절감에 기여합니다. Dojo는 고밀도 설계로 데이터센터 공간을 적게 차지하면서도 냉각 효율을 높여 와트당 성능을 30% 이상 개선했기에​, 대규모 연산 시 전기 비용과 냉각 비용을 절감합니다.

요약하면, Dojo는 특화된 고성능으로 학습 속도를 높이면서도, 대량의 데이터 처리에 드는 단위 비용을 낮춤으로써 테슬라 AI 연구개발의 스케일업(scale-up)을 뒷받침하는 핵심 인프라가 되고 있습니다.