Biến smartphone cũ thành máy chủ trung tâm dữ liệu

Theo Google Research, lượng smartphone đào thải sau vài năm sử dụng là một trong những nguyên nhân lớn nhất làm gia tăng rác thải điện tử. Để tái sử dụng nguồn này, nhóm nghiên cứu tại UCSD loại bỏ toàn bộ linh kiện không cần thiết của điện thoại như màn hình, pin, camera, loa và vỏ máy, chỉ giữ lại bo mạch chủ chứa chip xử lý.

Hệ điều hành Android gốc cũng được thay bằng Linux chuyên dụng cho trung tâm dữ liệu nhằm loại các phần mềm rác, đồng thời cho phép cài phần mềm quản lý như Kubernetes.

Kết quả cho thấy các smartphone đã ra mắt ba năm vẫn đạt hiệu suất đơn nhân cao hơn khi so với máy chủ chuyên dụng trong một số trung tâm dữ liệu lớn, như mẫu Asus RS720A-E11 vốn trang bị hai vi xử lý AMD EPYC và chip đồ họa Nvidia H200 hoặc RTX Pro 6000. Thử nghiệm với công cụ chấm điểm SPEC chỉ ra, một cụm gồm 25-50 điện thoại cũ có thể cung cấp sức mạnh tính toán tương đương một bộ xử lý cấp máy chủ hai socket.

Theo Tom's Hardware, nhóm nghiên cứu cho biết một cụm gồm 20 điện thoại cũ có thể vận hành ứng dụng phục vụ cho một lớp học hơn 75 sinh viên. Thay vì phải thuê dịch vụ đám mây tốn kém, các trường học có thể tự chạy ứng dụng trên hệ thống máy chủ tự chế này với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với việc xây dựng trung tâm dữ liệu từ linh kiện mới, nhất là trong bối cảnh giá chip nhớ và ổ cứng ngày một tăng cao.

UCSD đang lên kế hoạch gom 2.000 điện thoại cũ để tạo một trung tâm dữ liệu nội bộ, đủ khả năng hỗ trợ 100 lớp học cùng lúc. Hệ thống dự kiến được đưa vào vận hành thử nghiệm cuối năm nay nhằm đánh giá độ bền của linh kiện điện tử tiêu dùng khi phải hoạt động liên tục với cường độ cao.

Trước đó, một nhóm nhà khoa học khác từng kết nối thiết bị di động cũ thành trung tâm dữ liệu siêu nhỏ phục vụ giám sát dưới nước vào tháng 6/2025. Hồi tháng 2, Cơ quan Hàng không Vũ trụ Mỹ (NASA) cũng tái sử dụng chip Qualcomm 801 ra mắt năm 2014 để tích hợp vào trực thăng Ingenuity trên Sao Hỏa, hỗ trợ định vị xe tự hành Perseverance.

Giới chuyên gia nhận định, các ông lớn công nghệ về trí tuệ nhân tạo sẽ không mặn mà với điều này do cần phần cứng chuyên dụng có độ tin cậy và đồng bộ cao. Tuy nhiên, đây là giải pháp khả thi và tiết kiệm cho các trường đại học, tổ chức giáo dục hoặc doanh nghiệp nhỏ không có tiềm lực tài chính để cạnh tranh nguồn cung linh kiện mới với các tập đoàn công nghệ lớn.