Trong gần hai năm qua, tôi đã vận hành một hệ thống TrueNAS được “chắp vá” từ các linh kiện cũ và sự khao khát tìm hiểu sâu hơn về máy chủ tại gia cùng mạng lưới. Trước đó, tôi thuê một máy chủ Kimsufi chuyên dụng từ năm 2016 để chạy các dịch vụ cơ bản, máy chủ game cho bạn bè và một phiên bản Plex cá nhân. Tuy nhiên, tôi muốn một hệ thống mà mình hoàn toàn kiểm soát, có thể tùy biến theo ý muốn. Với 24GB RAM DDR3, chip AMD Ryzen 7 3700X và một chiếc GTX 1070 Ti, tôi đã lắp ráp thành công máy chủ tại nhà đầu tiên của mình, và nó vẫn là trung tâm của phòng thí nghiệm cá nhân (home lab) của tôi cho đến ngày nay.
Gần đây, tôi chợt nghĩ về chiếc GTX 1070 Ti mà mình đang sử dụng và thực sự ấn tượng với những gì nó có thể làm được. Chắc chắn, nó sẽ khó có thể “chiến” nổi game 1440p (chưa kể 4K), nhưng đây vẫn là một card đồ họa khá mạnh mẽ khi kết hợp với Jellyfin, Plex, hoặc bất kỳ nền tảng truyền thông tự lưu trữ nào có khả năng tăng tốc phần cứng. Hơn nữa, với 8GB VRAM, nó thậm chí có thể chạy các mô hình AI cục bộ cơ bản. Dù không thể vượt qua chiếc RTX 4080 của tôi về mặt này, nhưng với một chiếc card có thể tìm thấy với giá 100 USD hoặc ít hơn trên thị trường đồ cũ, nó thực sự đáng nể, đặc biệt là trong việc chuyển mã (transcoding) đa phương tiện.
GTX 1070 Ti: Hỗ trợ mạnh mẽ các codec video phổ biến hiện nay
Card đồ họa GTX 1070 Ti Founders Edition lắp đặt trong hệ thống máy tính.
Ra mắt vào năm 2017, GTX 1070 Ti sở hữu khả năng hỗ trợ giải mã các định dạng video lớn một cách đáng ngạc nhiên. Mặc dù nó không hỗ trợ AV1 (một codec mới hơn xuất hiện sau một năm), nhưng đây là một trong số ít card đồ họa từ thời kỳ đó thậm chí có thể hỗ trợ VP8, dù đây là một codec ít phổ biến hơn. Điểm sáng thực sự của 1070 Ti nằm ở khả năng hỗ trợ giải mã H.265 4:2:0, hay còn gọi là HEVC. Dòng card 1000 series là những chiếc card đầu tiên hỗ trợ codec này một cách rộng rãi, ngoại trừ một vài mẫu chọn lọc trong dòng 900 series.
Tất nhiên, HEVC không phải là không có tranh cãi. Nó đã dần bị AV1 vượt qua về nhiều mặt, và mặc dù nó cải thiện đáng kể mức độ nén so với nội dung H.264, nhưng nó lại vướng mắc bởi các quy định cấp phép hạn chế hơn và thực tế đã góp phần thúc đẩy sự phát triển của AV1 như một codec miễn phí bản quyền thông qua Alliance for Open Media. Để đưa một sản phẩm có hỗ trợ HEVC ra thị trường, 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 công ty khác, nhiều trong số đó không cung cấp các điều khoản cấp phép tiêu chuẩn mà yêu cầu bạn phải đàm phán riêng.
Những hạn chế này còn tệ hơn so với những gì đi kèm với H.264, mà Firefox chỉ có thể hỗ trợ nhờ Cisco trả phí cấp phép thay mặt Mozilla thông qua OpenH264. Ngay cả hiện tại, hỗ trợ HEVC chỉ mới đến với Firefox vào tháng 2 năm 2025 thông qua một giải pháp tạm thời, khi việc giải mã được chuyển giao cho GPU (vốn được bán kèm với giấy phép giải mã nó) thông qua VA-API. Nếu không có giải pháp này, HEVC vẫn sẽ vắng mặt trên Firefox, và ngay cả khi có, nó cũng không “cắm và chạy” dễ dàng như trên Google Chrome.
Bỏ qua những vấn đề đó, tất cả các định dạng chính khác như MPEG-1, MPEG-2, VP9 và tất nhiên là H.264 đều được GTX 1070 Ti hỗ trợ đầy đủ. Những khả năng cụ thể đó không quá đặc biệt, nhưng chính HEVC mới là yếu tố quan trọng đáng kể ở đây. Ngay cả đối với AV1, nhiều thiết bị cũng hỗ trợ nguyên bản, vì vậy dù không thể chuyển mã, tôi vẫn có thể truyền phát nội dung AV1 từ máy chủ của mình đến thiết bị khách bằng Jellyfin, miễn là tôi phát tệp nguồn và không cần bất kỳ khả năng chuyển mã nào.
Điện năng tiêu thụ của GTX 1070 Ti: Tối ưu cho máy chủ tại nhà
Hoàn hảo cho máy chủ tại nhà (Home Server)
Kết quả lệnh nvidia-smi hiển thị mức tiêu thụ điện năng của GTX 1070 Ti khi chuyển mã video Jellyfin.
Một trong những khía cạnh tuyệt vời khác của GTX 1070 Ti là mức tiêu thụ điện năng khi không tải (idle). Ngay tại thời điểm viết bài, theo nvidia-smi, card này chỉ tiêu thụ vỏn vẹn 9W điện, và toàn bộ máy chủ của tôi đang hoạt động ở mức 78W khi không tải. Mức này bao gồm cả một 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 tiêu thụ điện của GPU nhảy vọt lên từ 60W đến 70W khi chuyển mã một bộ phim HEVC bằng Jellyfin, đó là khi lấy một bộ phim 4K bitrate 54 Mbps và chuyển mã nó xuống 20 Mbps. Tùy thuộc vào đầu vào cần chuyển mã, mức này có thể thấp hơn nhiều.
Để dễ hình dung, một chiếc RTX 3080 có thể tiêu thụ tới 45W khi không tải trong các điều kiện tương tự (mặc dù khả năng cao sẽ thấp hơn đáng kể), và mức tiêu thụ điện khi chuyển mã cũng sẽ tương tự. Nói cách khác, tôi có thể làm những việc tương tự như bây giờ, nhưng 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 về các mô hình LLM cục bộ, vì vậy không phải tất cả đều là điểm cộng cho GTX 1070 Ti, nhưng đây là một chiếc card có khả năng đáng ngạc nhiên với mức giá để sở hữu một chiếc ngày nay và những gì bạn có thể cần cho một máy chủ tại nhà.
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 mà tôi đang làm việc cùng, nhằm mục đích tập trung xử lý CCTV của họ 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 tùy thuộc vào những gì đang xảy ra vào bất kỳ thời điểm nào. Rõ ràng, 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 hình. Đây chắc chắn không phải là hệ thống mạnh nhất và sẽ gặp khó khăn khi thêm các camera bổ sung, nhưng đối với một hệ thống giám sát tại nhà, ngay cả một GPU đã hơn một thập kỷ tuổi vẫn hoạt động rất tốt một cách đáng ngạc nhiên.
Nếu bạn đang xây dựng một máy chủ tại nhà và cần một GPU, một trong những chiếc card cũ này có thể là một khoản đầu tư tuyệt vời nếu bạn thực sự cần đến nó. Các GPU tích hợp cũng mạnh mẽ một cách đáng ngạc nhiên (và thậm chí còn tiết kiệm năng lượng hơn) thông qua các công nghệ như QuickSync của Intel và công nghệ tương đương trên AMD. Tuy nhiên, nếu bạn không có GPU tích hợp và không muốn mua một CPU mới chỉ để có một chiếc, thì một chiếc GPU cũ nằm trong kho hoặc tìm thấy trên thị trường đồ cũ có thể tạo nên điều kỳ diệu. Nó đủ mạnh cho hầu hết các định dạng video, có thể làm được nhiều hơn là chỉ xử lý video và sẽ không tiêu thụ nhiều điện năng khi không hoạt động.
Đối với việc 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 tại nhà của mình. Ngay cả việc có thể cắm một màn hình và xem những gì đang diễn 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.
