Các thiết bị công nghệ nhà thông minh thường được thiết kế để hoạt động với công suất thấp, tiêu thụ ít điện năng và đòi hỏi hiệu năng xử lý tối thiểu. Tuy nhiên, không phải tất cả mọi tác vụ đều có thể chạy hiệu quả trên phần cứng yếu. Đôi khi, bạn cần một chút sức mạnh bổ sung, nhưng có lẽ bạn chưa nhận ra chính xác lý do tại sao.
Một card đồ họa rời (dGPU), tương tự như loại được tìm thấy trong máy trạm hoặc PC chơi game, có thể mang lại giá trị to lớn cho hệ thống nhà thông minh. Khối lượng lõi xử lý khổng lồ của nó rất phù hợp cho các tác vụ xử lý song song. Nếu bạn muốn nâng cấp hệ thống nhà thông minh của mình lên một tầm cao mới, việc bổ sung một dGPU là lựa chọn đáng cân nhắc.
Trợ Lý Ảo AI Hoạt Động Cục Bộ
Mạnh mẽ và cực kỳ hữu ích
Ảnh cận cảnh chip đồ họa AMD R9 Fury với bộ nhớ HBM và đế nền, minh họa sức mạnh xử lý cho AI cục bộ trong nhà thông minh.
Việc sử dụng các giải pháp có sẵn như Amazon Alexa hay Google Home để điều khiển đèn là một chuyện, nhưng tự cung cấp sức mạnh cho trợ lý ảo của riêng bạn lại là một chuyện khác, đặc biệt nếu bạn muốn sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chạy cục bộ. Trong trường hợp này, GPU có thể cực kỳ hữu ích, cung cấp sức mạnh xử lý cần thiết để chạy các mô hình nhận dạng giọng nói như OpenAI Whisper.
Lý do chính khiến bạn muốn chạy những hệ thống này cục bộ là để loại bỏ nhu cầu kết nối thiết bị của mình với internet, đặc biệt khi bạn muốn truy cập LLM. Kết hợp khả năng đặt câu hỏi cho một mô hình bạn chạy cục bộ với các chức năng nhà thông minh có thể giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức.
Yêu cầu về GPU cho một thiết lập như vậy không quá cao – bất kỳ card nào có 8GB VRAM trở lên đều đủ để chạy hệ thống này, nhưng càng nhiều VRAM thì thời gian phản hồi sẽ càng nhanh. Bản thân tác giả thường chạy mô hình Phi-3 Mini để xử lý các chức năng nhà thông minh của mình, vì nó đủ nhẹ để chạy trên một GPU cũ hơn, chẳng hạn như chiếc RTX 3060 cũ mà anh ấy đang có.
Camera An Ninh Với Tính Năng Nhận Diện Đối Tượng Nâng Cao
Nâng cấp bảo mật vượt trội
Camera IP Reolink, tượng trưng cho hệ thống camera an ninh tích hợp nhận diện đối tượng nhờ GPU trong nhà thông minh.
Bạn có thể lựa chọn một trong nhiều giải pháp camera an ninh trả phí, nhưng việc thêm một GPU vào hệ thống nhà thông minh của bạn sẽ cho phép tùy chỉnh nhiều hơn và quan trọng hơn là tăng cường quyền riêng tư. Nhiều giải pháp độc quyền yêu cầu đăng ký trả phí cũng như kết nối internet, nhưng việc tự host camera của riêng bạn cho phép bạn bỏ qua bên trung gian và có thêm một số chức năng thực sự thú vị.
Bất kỳ tùy chọn nào bạn chọn đều cần tận dụng sức mạnh của GPU để hoạt động hiệu quả, nhưng có rất nhiều lựa chọn để bạn cân nhắc. Bạn có thể tự làm hoàn toàn bằng cách tận dụng YOLO (You Only Look Once) và OpenCV, hoặc một giải pháp khác là Frigate, tốt hơn cho quyền riêng tư và tích hợp nhà thông minh ngay từ đầu. Với những công cụ này, bạn có thể cấu hình các tính năng như phát hiện khuôn mặt, theo dõi đối tượng thông minh, và nhiều hơn nữa. Bạn muốn biết khi nào gói hàng của mình được giao, và chính xác nó được đặt ở đâu? Bạn có thể thu thập thông tin đó và xử lý hoàn toàn độc lập với internet, tất cả trên máy cục bộ của bạn. Tác giả vẫn chưa thiết lập tính năng này trong hệ thống của mình, nhưng sẽ ưu tiên Frigate vì thiết lập tương đối dễ dàng của nó.
Những Hạn Chế Cần Cân Nhắc Khi Sử Dụng GPU Trong Nhà Thông Minh
Tiêu thụ điện năng và nhiệt độ
Một trong những nhược điểm lớn nhất khi thêm GPU vào hệ thống nhà thông minh là mức tiêu thụ điện năng. Chạy tính năng phát hiện đối tượng AI trên camera an ninh cũng như LLM của riêng bạn có thể ngốn rất nhiều điện, đặc biệt nếu bạn đang sử dụng một GPU cũ hơn, kém hiệu quả hơn. Hầu hết các GPU mà người dùng có thể sử dụng cho một thiết lập như vậy sẽ là một card dự phòng, như RTX 30-series hoặc RX 6000 series cũ của họ. Những GPU này không hiệu quả bằng các card mới hơn cho các tác vụ AI, vì vậy trừ khi bạn sẵn sàng mua một card hoàn toàn mới chỉ để phục vụ nhà thông minh, bạn sẽ tiêu thụ nhiều điện hơn, cuối cùng dẫn đến hóa đơn tiền điện cao hơn.
Tiêu thụ nhiều điện hơn cũng đồng nghĩa với việc tỏa ra nhiều nhiệt hơn, và lượng nhiệt đó cần được giải phóng. Nếu bạn sống ở nơi có khí hậu cực nóng vào mùa hè như tác giả, việc thêm một GPU vào một hệ thống vốn đã nóng có thể giống như đổ thêm dầu vào lửa. Bạn có thể giảm thiểu điều này phần nào bằng cách cách ly hệ thống cung cấp năng lượng cho nhà thông minh của mình vào một phòng hoặc tủ riêng, nhưng rõ ràng cần phải có sự điều chỉnh để tránh nguy cơ cháy nổ. Vào mùa đông, đây không phải là vấn đề lớn, vì nhiệt tỏa ra từ hệ thống thực sự giúp làm ấm ngôi nhà, mặc dù rất kém hiệu quả. Vào mùa hè, điều này có thể gây khó chịu hơn một chút, nhưng không phải là không thể quản lý được.
Lợi Ích Kinh Tế Dài Hạn: Giải Pháp Tự Host Có Thể Rẻ Hơn
Tự lưu trữ thường tiết kiệm chi phí hơn
Hình ảnh một góc phòng lab tại nhà với nhiều thiết bị, minh họa cho việc xây dựng hệ thống tự host tiết kiệm chi phí cho smart home.
Tính toán cả chi phí điều hòa, tiêu thụ điện năng và chi phí thiết lập ban đầu, việc thêm một GPU dự phòng vào hệ thống nhà thông minh của bạn để chạy các ứng dụng này có thể vẫn rẻ hơn. Nếu bạn cộng dồn chi phí đăng ký AI cao cấp, cùng với một hệ thống bảo mật độc quyền, bạn sẽ phải chi trả hơn 50 đô la mỗi tháng, và đó là một ước tính thận trọng. Nếu bạn đang tận dụng một GPU dự phòng vốn đã chiếm chỗ, bạn có thể thu hồi chi phí ban đầu cho các thiết bị như camera khá nhanh chóng.
GPU: Tài Sản Mạnh Mẽ Cho Hệ Thống Nhà Thông Minh Của Bạn
Nếu bạn chấp nhận chi phí bổ sung về điện năng và có thể cả làm mát, việc tận dụng sức mạnh của GPU trong hệ thống nhà thông minh có thể mở ra những chức năng thực sự ấn tượng. Các camera an ninh và trợ lý ảo hỗ trợ AI cục bộ có thể thay đổi cuộc chơi, và đó mới chỉ là phần nổi của tảng băng chìm – còn rất nhiều điều mà khả năng xử lý song song của GPU cho phép bạn thực hiện trong nhà thông minh. Hãy chia sẻ ý kiến của bạn về tiềm năng của GPU trong lĩnh vực này!
