特斯拉的 Dojo 晶圆上系统（system-on-wafer）处理器（特斯拉官方称其为 Dojo Training Tile）采用 5*5 阵列共计 25 颗芯片，这些芯片放置在载体晶圆上，然后使用台积电的集成扇出（InFO）技术进行晶圆级互连（InFO_SoW）互连。
据 IEEE Spectrum 报道，InFO_SoW 技术旨在实现高性能连接，让特斯拉 Dojo 的 25 个芯片可以像 1 个处理器一样工作；同时为了让晶圆级处理器保持一致，台积电用虚拟芯片填充了芯片之间的空白点。
特斯拉晶圆级 Dojo 处理器实际上包含了 25 个超高性能处理器，耗电量非常高，因此需要复杂的冷却系统。
特斯拉为了满足 Dojo 处理器的供电需求，使用复杂的电压调节模块，为计算平面提供 18000 安培的电力，散发的热量高达 15000W，因此需要水冷散热。
特斯拉尚未透露其 Dojo 晶圆系统的性能 —— 不过，考虑到其开发过程中面临的所有挑战，它似乎有望成为人工智能训练的一个非常强大的解决方案。IT之家附上相关图片如下：
晶圆级处理器，例如 Tesla 的 Dojo 和 Cerebras 的晶圆级引擎 (WSE)，比多处理器机器的性能效率要高得多。它们的主要优点包括内核之间的高带宽和低延迟通信、降低的电力传输网络阻抗以及卓越的能源效率。此外，这些处理器可以受益于拥有冗余的“额外”核心 —— 或者，对于特斯拉来说，拥有已知良好的处理器核心。
