Trong kỷ nguyên công nghệ số, việc sở hữu một máy chủ gia đình (home server) không còn là khái niệm xa lạ đối với những người đam mê công nghệ. Từ việc lưu trữ dữ liệu tập trung, chạy các dịch vụ giải trí đa phương tiện như Plex hay Jellyfin, cho đến thử nghiệm các mô hình AI cục bộ, một home server mang lại sự linh hoạt và quyền kiểm soát tuyệt đối. Cá nhân tôi đã vận hành một hệ thống TrueNAS được gần hai năm, lắp ráp từ các linh kiện cũ và với mong muốn tìm hiểu sâu hơn về máy chủ tại nhà cùng mạng máy tính. Dàn máy hiện tại của tôi sử dụng bộ nhớ DDR3 24GB, CPU AMD Ryzen 7 3700X và card đồ họa GTX 1070 Ti, và nó vẫn là trái tim của hệ thống phòng thí nghiệm tại gia (home lab) của tôi.
Gần đây, tôi đã nhìn nhận lại chiếc GTX 1070 Ti đang sử dụng và thực sự ấn tượng với những gì nó có thể làm được. Dù có lẽ nó sẽ không thể “gồng gánh” nổi game ở độ phân giải 1440p (chưa nói đến 4K), nhưng đây vẫn là một chiếc card mạnh mẽ khi kết hợp với Jellyfin, Plex hoặc bất kỳ nền tảng đa phương tiện tự lưu trữ nào có khả năng tăng tốc phần cứng. Thậm chí, nó còn có thể chạy các mô hình AI cục bộ cơ bản với 8GB VRAM của mình. Tất nhiên, nó không thể sánh kịp với RTX 4080 về mặt này, nhưng đối với một chiếc card có thể tìm thấy với giá 100 USD hoặc ít hơn trên thị trường đồ cũ, nó đáng ngạc nhiên là khá tốt, đặc biệt cho tác vụ chuyển mã (transcoding) đa phương tiện.
GTX 1070 Ti và Khả Năng Giải Mã Video: Vượt Trội Hơn Mong Đợi
Ra mắt vào năm 2017, GTX 1070 Ti có mức hỗ trợ giải mã các định dạng video lớn đáng ngạc nhiên. Mặc dù nó không hỗ trợ AV1 (vì chuẩn này chỉ xuất hiện một năm sau đó), nhưng đây là một trong số ít card đồ họa từ thời điểm đó có thể hỗ trợ cả VP8, dù đây là một codec khá ngách. Điểm sáng thực sự của 1070 Ti nằm ở khả năng hỗ trợ giải mã H.265 4:2:0, còn được biết đến là HEVC. Các card thuộc dòng 1000 Series là những sản phẩm đầu tiên hỗ trợ HEVC, ngoại trừ một vài mẫu chọn lọc trong dòng 900 Series.
Tất nhiên, HEVC không phải là không có tranh cãi. Nó dần bị AV1 vượt qua ở nhiều khía cạnh, và mặc dù nó đã cải thiện đáng kể mức độ nén so với nội dung H.264, nhưng lại phải chịu gánh nặng bởi các quy định cấp phép chặt chẽ hơn và thực sự đã góp phần thúc đẩy sự phát triển của AV1 như một codec miễn phí bản quyền thông qua Liên minh cho Truyền thông Mở (Alliance for Open Media). Để phát hành một sản phẩm hỗ trợ HEVC, bạn cần phải có giấy phép từ ít nhất bốn nhóm bằng sáng chế (MPEG LA, HEVC Advance, Technicolor và Velos Media) cũng như vô số các công ty khác, nhiều trong số đó không cung cấp các điều khoản cấp phép tiêu chuẩn mà thay vào đó yêu cầu bạn phải đàm phán riêng. Những hạn chế này còn tồi tệ hơn so với H.264, mà Firefox chỉ hỗ trợ nhờ Cisco đã trả phí cấp phép thay mặt cho Mozilla thông qua OpenH264. Ngay cả bây giờ, HEVC chỉ mới được hỗ trợ trên Firefox vào tháng 2 năm 2025 thông qua một cách giải quyết, khi quá trình giải mã được chuyển giao cho GPU (được bán kèm với giấy phép giải mã nó), thông qua VA-API. Nếu không có cách giải quyết này, HEVC vẫn sẽ thiếu trên Firefox, và ngay cả khi có nó, nó cũng không “plug-and-play” như trên Google Chrome.
Với những điều đó, tất cả các định dạng chính khác mà người dùng mong đợi đều được GTX 1070 Ti hỗ trợ. Đó là MPEG-1 và MPEG-2, VP9, và tất nhiên, H.264. Những khả năng cụ thể đó không quá đặc biệt, nhưng chính HEVC mới là yếu tố quan trọng ở đây. Ngay cả khi nói đến AV1, nhiều thiết bị cũng đã hỗ trợ nó nguyên bản, vì vậy mặc dù không thể chuyển mã, tôi vẫn có thể phát trực tiếp nội dung AV1 từ máy chủ của mình sang thiết bị khách sử dụng Jellyfin, miễn là tôi phát tệp nguồn và không cần bất kỳ khả năng chuyển mã nào.
Hình ảnh cận cảnh card đồ họa NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti Founders Edition được lắp đặt bên trong một máy tính, minh họa cho khả năng xử lý video của GPU trong môi trường home server.
Tiêu Thụ Điện Năng Thấp: Lợi Thế Lớn cho Máy Chủ Gia Đình
Một trong những khía cạnh tuyệt vời khác của GTX 1070 Ti là mức tiêu thụ điện năng khi không tải. Hiện tại, theo nvidia-smi, nó chỉ tiêu thụ vỏn vẹn 9W điện, và toàn bộ máy chủ của tôi đang chạy không tải ở mức 78W tại thời điểm viết bài. Mức này bao gồm cả CPU Ryzen 7 3700X đang chạy các container luôn hoạt động như Nextcloud, Elasticsearch và CouchDB liên kết với Obsidian của tôi. Sử dụng nvidia-smi, tôi có thể thấy rằng mức sử dụng điện năng của GPU tăng lên từ 60W đến 70W khi chuyển mã một bộ phim HEVC bằng Jellyfin, đó là khi chuyển mã một bộ phim 4K bitrate 54 Mbps xuống 20 Mbps. Tùy thuộc vào đầu vào cần chuyển mã, mức này có thể thấp hơn rất nhiều.
Để so sánh, một chiếc RTX 3080 có thể tiêu thụ tới 45W khi chạy không tải trong cùng điều kiện (mặc dù có thể thấp hơn đáng kể), và mức sử dụng điện năng khi chuyển mã cũng sẽ tương tự. Nói cách khác, tôi có thể làm những điều tương tự như bây giờ, nhưng tôi sẽ tốn nhiều năng lượng hơn và cũng cần nhiều không gian hơn cho một chiếc card lớn hơn. Nhược điểm là RTX 3080 sẽ cho phép tôi làm được nhiều hơn với các mô hình LLM cục bộ, vì vậy không phải tất cả đều là ưu điểm cho GTX 1070 Ti, nhưng đây là một chiếc card có khả năng đáng ngạc nhiên so với chi phí để sở hữu nó ngày nay và những gì bạn có thể cần cho một máy chủ gia đình.
Hoàn Hảo cho Hệ Thống Home Server
Ngay cả bây giờ, khả năng của những chiếc card cũ này vẫn khá rõ ràng. Gần đây, tôi đã cấu hình một máy chủ cho một người bạn để tập trung xử lý CCTV thông qua Frigate. Máy chủ mà họ chọn sử dụng một chiếc GTX 970, một chiếc card thậm chí còn cũ hơn, nhưng nó vẫn hoạt động tốt cho sáu camera với TensorRT và tiêu thụ từ 50W đến 180W điện năng tùy thuộc vào những gì đang xảy ra vào bất kỳ thời điểm nào. Nói rõ hơn, điều đó có nghĩa là nó đang phân tích nguồn cấp dữ liệu video, phát hiện người và các đối tượng được chỉ định khác, chụp ảnh nhanh và ghi lại. Chắc chắn đó không phải là hệ thống mạnh mẽ nhất và sẽ gặp khó khăn khi thêm camera, nhưng đối với một hệ thống giám sát gia đình, ngay cả một GPU đã hơn một thập kỷ tuổi cũng hoạt động đáng ngạc nhiên.
Ảnh chụp màn hình kết quả lệnh nvidia-smi hiển thị mức tiêu thụ điện năng của GPU NVIDIA GTX 1070 Ti khi đang thực hiện transcoding video 4K bằng Jellyfin trên máy chủ gia đình.
Nếu bạn đang xây dựng một máy chủ gia đình và cần một GPU, một trong những chiếc card cũ này có thể là một khoản đầu tư tuyệt vời nếu bạn cần nó. Các GPU tích hợp (iGPU) cũng mạnh mẽ đáng ngạc nhiên (và thậm chí tiết kiệm năng lượng hơn) thông qua các công nghệ như Intel QuickSync và công nghệ tương đương trên AMD, nhưng nếu bạn không có iGPU và không muốn mua một CPU mới chỉ để có một chiếc, một GPU cũ nằm đâu đó hoặc tìm thấy trên thị trường đồ cũ có thể làm nên điều kỳ diệu. Nó đủ mạnh cho hầu hết các định dạng video, có thể làm được nhiều hơn là chỉ video, và sẽ không tiêu thụ nhiều điện năng khi chạy không tải.
Đối với tác vụ chuyển mã Jellyfin, tôi đã vô cùng hài lòng. Bất cứ điều gì liên quan đến LLM cục bộ đều là một canh bạc, nhưng ngoài ra, nó đủ mạnh cho hầu hết mọi thứ tôi muốn làm trên máy chủ gia đình của mình. Thậm chí, khả năng cắm màn hình và xem những gì đang xảy ra với máy chủ của tôi nếu nó không khởi động cũng là một điểm cộng lớn. Nếu bạn không có card đồ họa tích hợp, một chiếc GPU cũ có thể là một khoản đầu tư tuyệt vời, giá cả phải chăng.
