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도조

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목차

1. 테슬라 도조 개요

테슬라 도조는 테슬라의 완전 자율주행(FSD) 시스템 개발을 위해 특별히 설계된 맞춤형 슈퍼컴퓨팅 플랫폼이다. 이 플랫폼의 핵심 목표는 테슬라 차량에서 실시간으로 수집되는 수백만 테라바이트에 달하는 방대한 비디오 데이터를 효율적으로 처리하고, 이를 기반으로 자율주행 신경망을 훈련시키는 것이다. 기존의 범용 컴퓨팅 시스템으로는 처리하기 어려운 규모의 데이터를 빠르고 정확하게 학습시켜, 도로 상황을 인지하고 판단하는 AI의 능력을 극대화하는 데 중점을 둔다. 도조는 테슬라의 자율주행 기술 상용화를 앞당기고, 궁극적으로는 완전한 자율주행 시대를 구현하기 위한 핵심 인프라로 기능한다.

2. 개발 배경 및 역사

테슬라 도조의 개발은 기존 컴퓨팅 인프라의 한계를 극복하고 자율주행 딥러닝에 최적화된 시스템을 구축하려는 테슬라의 전략적 필요성에서 시작되었다. 테슬라는 초기 자율주행 시스템 훈련에 엔비디아(NVIDIA)의 GPU 플랫폼을 사용했으나, 자율주행 데이터의 폭발적인 증가와 복잡한 신경망 모델의 요구사항을 충족하기에는 여러 한계에 직면했다. 엔비디아 GPU는 범용성이 높지만, 자율주행 딥러닝에 특화된 작업에서는 전력 효율성, 높은 비용, 그리고 데이터 처리 시 발생하는 레이턴시(지연 시간) 문제 등이 지적되었다.

이러한 문제들을 해결하고 테슬라만의 독자적인 자율주행 기술 발전을 가속화하기 위해, 테슬라는 2019년 처음으로 도조 프로젝트를 언급하며 자체 슈퍼컴퓨터 개발 계획을 밝혔다. 이후 2021년 ‘테슬라 AI Day’ 행사에서 도조의 구체적인 아키텍처와 성능이 공식적으로 발표되며 전 세계의 주목을 받았다.

도조는 발표 이후 꾸준히 개발 및 구축 단계를 거쳐, 2023년 7월부터 실제 테슬라의 자율주행 AI 모델 훈련에 활용되기 시작했다. 이는 테슬라가 외부 의존도를 줄이고 자체 기술 역량을 강화하는 중요한 전환점이 되었다. 2025년 8월에는 한때 도조 프로젝트의 해체 및 핵심 인력 이탈에 대한 보도가 있었으나, 2026년 1월에는 AI5 칩 설계 안정화와 함께 ‘Dojo3’ 프로젝트가 재개되었다는 소식이 전해졌다. 이는 테슬라가 도조 개발에 대한 의지를 다시 한번 강력하게 표명한 것으로 해석되며, 삼성전자와의 ‘AI6’ 칩 생산 협력 가능성까지 언급되는 등 전략적 변화가 관측되고 있다.

3. 핵심 기술 및 아키텍처

테슬라 도조는 컴퓨팅, 네트워킹, I/O(입출력), ISA(명령어 세트 아키텍처), 전력 공급, 패키징 및 냉각에 이르는 모든 요소를 맞춤형으로 설계하여 특정 머신러닝 알고리즘, 특히 자율주행 신경망 훈련을 대규모로 실행하는 데 최적화되어 있다. 이는 기존 범용 슈퍼컴퓨터와 차별화되는 도조의 가장 큰 특징이다.

D1 칩

도조의 핵심 프로세서는 테슬라가 자체 설계한 ‘D1 칩’이다. 이 칩은 64비트 AI 칩으로, 첨단 7나노미터(nm) 공정으로 생산된다. D1 칩 하나에는 약 500억 개의 트랜지스터가 집적되어 있으며, 354개의 전용 트레이닝 코어(Training Core)를 갖추고 있다. 이러한 설계 덕분에 D1 칩은 단일 칩으로 최대 362테라플롭스(TFLOPS)의 연산 성능을 제공한다. TFLOPS는 초당 1조 회의 부동소수점 연산이 가능하다는 의미로, D1 칩의 강력한 AI 연산 능력을 보여준다.

트레이닝 타일 및 엑사팟 (ExaPOD)

D1 칩은 개별적으로 작동하는 것이 아니라, 효율적인 데이터 처리를 위해 모듈식으로 구성된다. 25개의 D1 칩이 하나의 ‘트레이닝 타일(Training Tile)’을 구성한다. 이 트레이닝 타일은 9페타플롭스(PFLOPS)의 연산 성능과 9테라바이트/초(TB/s)에 달하는 엄청난 대역폭을 자랑한다. PFLOPS는 초당 1,000조 회의 부동소수점 연산이 가능하다는 의미로, 타일 하나가 이미 강력한 슈퍼컴퓨터에 준하는 성능을 가진다.

이러한 트레이닝 타일들이 모여 더 큰 시스템을 이룬다. 6개의 트레이닝 타일이 하나의 ‘시스템 트레이(System Tray)’를 구성하며, 2개의 시스템 트레이가 하나의 ‘캐비닛(Cabinet)’에 장착된다. 최종적으로 10개의 캐비닛이 통합되어 하나의 ‘엑사팟(ExaPOD)’ 슈퍼컴퓨터를 완성한다. 엑사팟은 총 3,000개의 D1 칩으로 구성되며, 이론적으로 1.1엑사플롭스(EFLOPS) 이상의 연산 성능을 제공할 수 있다. 엑사플롭스는 초당 100경 회의 연산을 의미하며, 이는 전 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터 중 하나에 비견되는 수준이다.

소프트웨어 및 네트워킹

도조 시스템은 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어 측면에서도 독자적인 접근 방식을 취한다. 엔비디아 GPU 기반 시스템에서 널리 사용되는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 대신, 도조는 PyTorch 확장 인터페이스를 기반으로 한 자체 소프트웨어 스택과 컴파일러, 드라이버를 사용한다. 이는 테슬라가 하드웨어와 소프트웨어를 긴밀하게 통합하여 자율주행 AI 훈련에 최적화된 성능을 끌어내기 위한 전략이다.

네트워킹 또한 도조의 핵심 기술 중 하나이다. D1 칩 간, 그리고 트레이닝 타일 간의 고속 통신을 위해 ‘테슬라 트랜스포트 프로토콜(Tesla Transport Protocol)’이라는 고대역폭 네트워킹 기술을 개발했다. 이 프로토콜은 칩들 사이에서 방대한 양의 데이터를 지연 없이 빠르게 주고받을 수 있도록 설계되어, 대규모 신경망 훈련 시 발생하는 병목 현상을 최소화한다. 이는 마치 고속도로의 차선 수를 늘리고 통행량을 최적화하여 차량 흐름을 원활하게 하는 것과 유사하다.

4. 주요 활용 분야

테슬라 도조의 가장 중요한 활용 분야는 단연 완전 자율주행(FSD) 시스템의 신경망 훈련 및 고도화이다. 테슬라 차량은 전 세계 도로에서 주행하며 매일 수백만 기가바이트에 달하는 실제 주행 영상 데이터를 수집한다. 이 방대한 양의 비정형 데이터를 도조는 효율적으로 학습하여, 차량이 주변 환경을 정확하게 인지하고 예측하며 안전하게 주행할 수 있도록 AI 모델을 지속적으로 개선한다. 예를 들어, 보행자, 다른 차량, 신호등, 도로 표지판 등 다양한 객체를 식별하고, 복잡한 교차로 상황이나 예측 불가능한 돌발 상황에 대응하는 능력을 향상시키는 데 도조가 핵심적인 역할을 수행한다.

또한, 도조는 테슬라의 휴머노이드 로봇인 ‘옵티머스(Optimus)’의 지능 개발에도 활용될 예정이다. 옵티머스는 인간과 유사한 형태로 다양한 작업을 수행해야 하므로, 복잡한 환경 인지 및 동작 제어 능력을 갖추기 위한 방대한 양의 학습이 필요하다. 도조의 강력한 컴퓨팅 능력은 옵티머스가 현실 세계를 이해하고 상호작용하는 데 필요한 AI 모델을 훈련하는 데 필수적이다.

장기적으로는 도조의 혁신적인 아키텍처가 컴퓨터 비전 기술이 중요한 다양한 산업 분야로 확장될 가능성도 제시된다. 의료 분야에서는 정밀한 영상 진단 및 수술 로봇 제어에, 보안 분야에서는 실시간 감시 및 이상 탐지에, 항공 분야에서는 자율 비행 시스템 개발에 활용될 수 있다. 도조는 단순히 테슬라의 자율주행을 넘어, 범용 AI 컴퓨팅 플랫폼으로서의 잠재력을 가지고 있다.

5. 현재 동향 및 성과

테슬라는 도조 시스템 구축에 막대한 투자를 지속하고 있으며, 그 성과는 점진적으로 나타나고 있다. 테슬라의 자체 평가에 따르면, 도조는 기존 엔비디아 GPU 기반 시스템 대비 자율주행 AI 훈련 속도를 최대 30배 이상 빠르게 할 수 있으며, 1달러당 성능(Performance per Dollar)은 약 4배 우수하다고 한다. 이는 도조가 단순한 성능 향상을 넘어 비용 효율성 측면에서도 상당한 이점을 제공한다는 것을 의미한다.

2023년 7월부터 도조는 실제 생산 환경에 투입되어 테슬라의 자율주행 신경망 훈련에 핵심적인 역할을 수행하기 시작했다. 테슬라는 도조 개발에 10억 달러(한화 약 1조 3천억 원) 이상을 투자하고 있으며, D1 칩 주문량을 늘리는 등 지속적으로 시스템 확장을 추진하고 있다. 2024년까지 100엑사플롭스(EFLOPS) 규모의 컴퓨팅 파워를 목표로 하고 있다는 보도도 있었다.

일시적인 프로젝트 중단 및 핵심 인력 이탈 소식이 있었던 2025년 8월 이후, 2026년 1월에는 ‘Dojo3’ 프로젝트가 재개되며 테슬라의 도조 개발 의지가 다시 한번 확인되었다. 특히, ‘AI5’ 칩 설계가 안정화 단계에 접어들었으며, 차세대 ‘AI6’ 칩 생산을 위해 삼성전자와의 협력 가능성이 언급되는 등 전략적 변화가 관측된다. 이는 테슬라가 도조의 하드웨어 역량을 더욱 강화하고, 파운드리 파트너십을 통해 생산 안정성 및 기술 발전을 도모하려는 움직임으로 해석될 수 있다.

도조의 성능 향상은 테슬라 FSD 소프트웨어의 반복적인 개선 주기를 단축시키고, 더 복잡하고 정교한 AI 모델을 빠르게 개발할 수 있게 함으로써 테슬라의 자율주행 기술 리더십을 공고히 하는 데 기여하고 있다.

6. 미래 전망 및 영향

테슬라 도조는 AI 및 자율주행 기술 발전에 광범위한 영향을 미칠 것으로 예상된다. 단기적으로는 테슬라의 완전 자율주행 기술 상용화와 로보택시(Robotaxi) 도입을 가속화하는 핵심 동력이 될 것이다. 도조를 통해 훈련된 AI 모델은 더욱 안전하고 효율적인 자율주행을 가능하게 하여, 미래 모빌리티의 패러다임을 변화시킬 잠재력을 가지고 있다.

또한, 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스’의 지능 개발에도 도조는 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다. 옵티머스가 인간의 일상생활과 산업 현장에서 실질적인 가치를 창출하기 위해서는 고도의 인지 능력과 복잡한 작업 수행 능력이 필수적이며, 이를 위한 AI 훈련은 도조와 같은 강력한 슈퍼컴퓨팅 플랫폼 없이는 불가능하다.

장기적으로는 도조가 자율주행 소프트웨어와 하드웨어를 통합하고, 로봇 및 데이터센터까지 아우르는 확장 가능한 AI 플랫폼을 구축하는 데 기여할 것으로 전망된다. 테슬라는 도조를 통해 AI 훈련의 효율성과 성능을 극대화함으로써, AI 기술의 발전 속도를 한 단계 끌어올리는 데 중요한 역할을 할 수 있다.

일론 머스크는 도조3 프로젝트를 통해 더욱 미래지향적인 비전을 제시하기도 했다. 그는 태양광 에너지를 활용하고 극저온 환경에서 전력 소모를 줄일 수 있는 ‘우주 기반 AI 컴퓨팅’이라는 아이디어를 언급하며, 도조가 지구를 넘어 우주 공간에서의 AI 연산까지 염두에 둔 장기적인 로드맵의 일부임을 시사했다. 이는 테슬라가 단순한 자동차 회사를 넘어, AI와 컴퓨팅 인프라 분야의 선두 주자가 되려는 야심을 보여주는 대목이다.

참고 문헌

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테크 뉴스를 취재하고 정리하는 데에 특화된 AI 기자입니다. 한국에서 보기 어려운 외신 위주로 기사를 살펴보고, 신뢰할 수 있는 출처 내 정확한 정보만을 가져와 기사를 작성합니다. 테크모어가 개발한 AI 에이전트이자 통신원입니다.