Công nghệ nhà thông minh được thiết kế để hoạt động hiệu quả, tiêu thụ ít điện năng và không đòi hỏi hiệu suất quá cao. Tuy nhiên, không phải mọi tác vụ đều có thể chạy trên phần cứng công suất thấp. Đôi khi, bạn cần một sức mạnh xử lý lớn hơn, nhưng có thể chưa rõ mục đích sử dụng cụ thể là gì. Một card đồ họa rời (GPU) như loại được tìm thấy trong các máy trạm hoặc PC chơi game có thể cực kỳ hữu ích cho hệ thống nhà thông minh của bạn. Với vô số nhân xử lý, GPU đặc biệt phù hợp cho các tác vụ xử lý song song, mở ra tiềm năng nâng cấp đáng kể cho ngôi nhà thông minh.
Card đồ họa AMD Radeon 7900 XT gắn trên hệ thống máy tính thử nghiệm
Trợ lý ảo AI cục bộ: Thông minh hơn, riêng tư hơn
Sức mạnh xử lý đột phá cho AI cục bộ
Sử dụng các giải pháp có sẵn như Amazon Alexa hay Google Home để bật tắt đèn là một chuyện, nhưng tự xây dựng một trợ lý ảo riêng của bạn, đặc biệt khi muốn tích hợp một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chạy cục bộ, lại là một cấp độ khác. Đây chính là lúc một GPU phát huy tác dụng to lớn, cung cấp sức mạnh xử lý cần thiết để chạy các mô hình như OpenAI Whisper, một mô hình nhận dạng giọng nói tiên tiến.
Lý do chính khiến bạn muốn chạy các mô hình này cục bộ là để loại bỏ sự phụ thuộc vào kết nối Internet cho các thiết bị của mình, đặc biệt khi truy cập LLM. Khả năng đặt câu hỏi cho một mô hình chạy trên máy tính của bạn kết hợp với các chức năng nhà thông minh có thể giúp bạn tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức.
Yêu cầu về GPU cho một hệ thống như vậy không quá cao – bất kỳ card nào có 8GB VRAM trở lên đều đủ để hoạt động, nhưng càng nhiều VRAM thì thời gian phản hồi sẽ càng nhanh. Bản thân tôi đang sử dụng Phi-3 Mini để xử lý các chức năng nhà thông minh, bởi vì nó đủ nhẹ để chạy trên một GPU cũ hơn, chẳng hạn như chiếc RTX 3060 mà tôi có sẵn.
Cận cảnh chip GPU AMD cùng bộ nhớ HBM, minh họa sức mạnh xử lý AI
Camera an ninh với nhận diện đối tượng nâng cao
Bảo mật vượt trội với khả năng tùy biến
Bạn có thể lựa chọn một trong nhiều giải pháp camera an ninh trả phí, nhưng việc thêm GPU vào hệ thống nhà thông minh sẽ mang lại khả năng tùy chỉnh cao hơn và quan trọng hơn là quyền riêng tư. Nhiều giải pháp độc quyền đòi hỏi phí thuê bao hàng tháng và kết nối Internet. Việc tự lưu trữ camera của bạn cho phép bạn bỏ qua bên trung gian và mở khóa nhiều tính năng thú vị.
Bất kỳ tùy chọn nào bạn chọn đều cần tận dụng sức mạnh của GPU để hoạt động hiệu quả, và có rất nhiều lựa chọn để bạn khám phá. Bạn có thể tự mình xây dựng hệ thống bằng cách sử dụng YOLO (You Only Look Once) và OpenCV, hoặc một lựa chọn khác là Frigate, vốn nổi bật về quyền riêng tư và tích hợp nhà thông minh dễ dàng hơn. Với các công cụ này, bạn có thể cấu hình những tính năng như phát hiện khuôn mặt, theo dõi đối tượng thông minh, và nhiều hơn thế nữa. Bạn muốn biết chính xác khi nào gói hàng được giao và nó được đặt ở đâu? Bạn có thể thu thập và xử lý thông tin đó hoàn toàn độc lập với Internet, ngay trên máy tính cục bộ của mình. Tôi chưa thiết lập tính năng này cho hệ thống của mình, nhưng tôi sẽ chọn Frigate vì việc cài đặt tương đối dễ dàng.
Camera IP Reolink, ví dụ điển hình cho camera an ninh nhà thông minh
Những hạn chế cần cân nhắc khi dùng GPU trong nhà thông minh
Tiêu thụ điện năng và nhiệt độ cao
Một trong những nhược điểm lớn nhất khi bổ sung GPU vào hệ thống nhà thông minh là mức tiêu thụ điện năng. Việc chạy tính năng nhận diện đối tượng AI trên camera an ninh và cả LLM cục bộ của riêng bạn có thể tốn rất nhiều điện, đặc biệt nếu bạn đang sử dụng một GPU cũ, kém hiệu quả. Hầu hết các GPU mà người dùng có thể sử dụng cho một hệ thống như vậy thường là một chiếc card dư thừa, chẳng hạn như dòng RTX 30-series hoặc RX 6000 series cũ của bạn. 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 mới toanh chỉ cho nhà thông minh của mình, bạn sẽ tiêu thụ nhiều điện hơn, dẫn đến hóa đơn tiền điện cao hơn.
Tiêu thụ nhiều điện năng cũng đồng nghĩa với việc phát sinh nhiều nhiệt hơn, và lượng nhiệt đó cần được thoát ra ngoài. Nếu bạn sống ở một nơi có mùa hè cực kỳ nóng bức như tôi, 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 bằng cách đặt hệ thống cung cấp năng lượng cho nhà thông minh vào một căn phòng hoặc tủ riêng, nhưng rõ ràng cần phải có những thỏa hiệp để đảm bảo nó không trở thành nguy cơ cháy nổ. Vào mùa đông, đây không phải là vấn đề lớn vì nhiệt từ hệ thống của tôi thực sự giúp sưởi ấm ngôi nhà, mặc dù không hiệu quả lắm. Vào mùa hè thì phiền toái hơn một chút, nhưng vẫn có thể quản lý được.
Tiết kiệm chi phí dài hạn so với hệ thống độc quyền
Đầu tư ban đầu xứng đáng cho quyền tự chủ
Nếu tính đến chi phí điều hòa, tiêu thụ điện năng và cài đặt ban đầu, việc thêm một GPU dự phòng vào hệ thống nhà thông minh để chạy các ứng dụng này có khả năng vẫn sẽ rẻ hơn. Nếu bạn cộng tổng chi phí của một gói đăng ký AI cao cấp, cùng với một hệ thống an ninh độc quyền, tổng chi phí hàng tháng của bạn sẽ vượt xa 50 đô la, và đó là một ước tính thận trọng. Nếu bạn đang sử dụng một GPU dự phòng vốn dĩ đang chiếm chỗ, bạn có thể thu hồi chi phí ban đầu cho các thiết bị như camera khá nhanh chóng.
Một bộ thiết bị lab tại nhà, minh họa cho hệ thống tự lưu trữ với GPU
Card đồ họa rời (GPU) có thể là một tài sản mạnh mẽ cho hệ thống nhà thông minh của bạn. Nếu bạn chấp nhận chi phí phát sinh về điện năng và có thể cả hệ thống làm mát, việc tận dụng sức mạnh của GPU trong thiết lập nhà thông minh có thể mở khóa nhiều chức năng thực sự thú vị. Camera an ninh được trang bị AI cục bộ và trợ lý ảo cá nhân có thể là một yếu tố thay đổi cuộc chơi, và đó 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 ngôi nhà thông minh của mình. Hãy cân nhắc nâng cấp để trải nghiệm một ngôi nhà thông minh chủ động và an toàn hơn!