Trong gần hai năm qua, tôi đã vận hành một hệ thống TrueNAS được lắp ráp từ những linh kiện cũ và với mong muốn tìm hiểu sâu hơn về server gia đình cùng mạng lưới. Trước đó, tôi thuê một máy chủ Kimsufi từ năm 2016 để chạy các dịch vụ cơ bản, server game cho bạn bè và một instance Plex cá nhân, nhưng tôi khao khát có một hệ thống mình hoàn toàn kiểm soát. Với 24GB RAM DDR3, một CPU AMD Ryzen 7 3700X và card đồ họa GTX 1070 Ti, tôi đã xây dựng server tại nhà đầu tiên của mình, và nó vẫn là trung tâm của phòng thí nghiệm tại gia (home lab) của tôi.
Gần đây, tôi đã nhìn lại chiếc GTX 1070 Ti mà mình đang sử dụng và nhận thấy khả năng ấn tượng của nó. Chắc chắn, nó khó lòng xử lý tốt các tác vụ chơi game ở độ phân giải 1440p hay 4K, nhưng đây lại là một chiếc card cực kỳ mạnh mẽ khi kết hợp với Jellyfin, Plex, hoặc bất kỳ nền tảng media tự host nào hỗ trợ 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 trội như chiếc RTX 4080 của tôi ở mảng này, nhưng với mức giá chỉ khoảng 100 USD hoặc thấp hơn trên thị trường đồ cũ, đây là một lựa chọn đáng ngạc nhiên, đặc biệt cho việc chuyển mã media.
GTX 1070 Ti Và Khả Năng Giải Mã Video Toàn Diện
Ra mắt vào năm 2017, GTX 1070 Ti sở hữu khả năng hỗ trợ giải mã các định dạng video lớn ở mức độ đáng ngạc nhiên. Mặc dù nó không hỗ trợ AV1 (vì tiêu 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. Nơi GTX 1070 Ti thực sự tỏa sáng là khả năng hỗ trợ giải mã H.265 4:2:0, hay còn gọi là HEVC. Các dòng card 1000 series là những dòng đầu tiên hỗ trợ HEVC, ngoại trừ một vài mẫu chọn lọc trong 900 series.
Card đồ họa GTX 1070 Founders Edition được cài đặt trong máy tính
Tất nhiên, HEVC không phải không có những tranh cãi. Nó dần bị AV1 vượt qua về nhiều mặt, và mặc dù nó cải thiện đáng kể mức độ nén của nội dung H.264, nhưng lại phải đối mặt với các hạn chế cấp phép nghiêm ngặt hơn và thực tế 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 có giấy phép từ ít nhất bốn nhóm bằng sáng chế (MPEG LA, HEVC Advance, Technicolor và Velos Media) cũng như nhiều công ty khác, mà nhiều trong số đó không đưa ra các điều khoản cấp phép tiêu chuẩn mà yêu cầu bạn phải đàm phán.
Những hạn chế này còn tệ hơn so với H.264, mà Firefox chỉ hỗ trợ nhờ Cisco trả phí cấp phép thay mặt Mozilla thông qua OpenH264. Ngay cả bây giờ, hỗ trợ HEVC chỉ đến với Firefox vào tháng 2 năm 2025 thông qua một giải pháp tạm thời, khi việc giải mã được chuyển giao cho GPU (được bán kèm giấy phép giải mã), thông qua VA-API. Nếu không có giải pháp này, HEVC vẫn sẽ vắng mặt trên Firefox, và ngay cả với nó, nó cũng không “cắm và chạy” dễ dàng như trên Google Chrome.
Bên cạnh đó, tất cả các định dạng chính khác đều được GTX 1070 Ti hỗ trợ, bao gồm MPEG-1, MPEG-2, VP9 và tất nhiên là H.264. Những khả năng này không quá đặc biệt, nhưng HEVC mới là yếu tố quan trọng ở đây. Ngay cả 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 server đến thiết bị khách bằng Jellyfin, miễn là tôi phát tệp gốc và không cần khả năng chuyển mã nào.
Tiêu Thụ Điện Năng Hiệu Quả, Lý Tưởng Cho Home Server
Một trong những khía cạnh tuyệt vời khác của GTX 1070 Ti là mức tiêu thụ điện năng ở chế độ chờ. Hiện tại, theo nvidia-smi, nó chỉ tiêu thụ 9W điện, và toàn bộ server của tôi đang tiêu thụ 78W ở chế độ chờ tại thời điểm viết bài. Con số này bao gồm cả Ryzen 7 3700X chạy các container luôn hoạt động như Nextcloud, Elasticsearch và CouchDB liên kết với Obsidian. Sử dụng nvidia-smi, tôi có thể thấy mức sử dụng điện năng của GPU dao động từ 60W đến 70W khi chuyển mã một bộ phim HEVC bằng Jellyfin, nhưng đó là khi chuyển mã một bộ phim 4K bitrate 54 Mbps xuống còn 20 Mbps. Tùy thuộc vào đầu vào cần chuyển mã, con số này có thể thấp hơn nhiều.
Kết quả lệnh nvidia-smi hiển thị mức tiêu thụ điện năng GPU khi streaming Jellyfin
Để dễ hình dung, một chiếc RTX 3080 có thể tiêu thụ tới 45W ở chế độ chờ trong 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 thực hiện những tác vụ tương tự như bây giờ, nhưng sẽ tốn nhiều năng lượng hơn và cũng cần không gian lớn hơn cho một chiếc card to 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 tích cực cho GTX 1070 Ti, nhưng đây vẫn là một chiếc card có khả năng đáng ngạc nhiên với mức giá hiện tại trên thị trường cũ và những gì bạn có thể cần nó cho một 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 server cho một người bạn nhằm tập trung xử lý CCTV thông qua Frigate. Server họ chọn sử dụng một chiếc GTX 970, một chiếc card 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 diễn ra tại 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 lại. Chắc chắn đây không phải là hệ thống mạnh nhất và sẽ gặp khó khăn khi bổ sung thêm camera, nhưng đối với một hệ thống giám sát gia đình, ngay cả một GPU đã hơn một thập kỷ tuổi vẫn hoạt động đáng ngạc nhiên.
Nếu bạn đang xây dựng một home server 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 nó. Các GPU tích hợp (iGPU) cũng rất mạnh mẽ (và thậm chí tiết kiệm năng lượng hơn) thông qua các công nghệ như QuickSync của Intel 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 chiếc GPU cũ còn lại 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 nhiều hơn chỉ là video và sẽ không tiêu thụ nhiều năng lượng khi không hoạt động.
Đối với việc chuyển mã Jellyfin, tôi thực sự rất 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 home server của mình. Ngay cả việc có thể cắm màn hình và xem những gì đang diễn ra với server của mình nếu nó không khởi động được cũng là một lợi thế lớn. Nếu bạn không có card đồ họa tích hợp, một chiếc GPU cũ có thể là một khoản đầu tư tuyệt vời, phải chăng và rất đáng giá.