废弃GPU逆袭，化身完美硬件编码器为我的NAS添砖加瓦

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我最近开始在家使用 TrueNAS，在此之前 几乎十年使用 Synology 设备。我对这个封闭的生态系统感到厌倦，最近的商业决策也让我不太满意，因此我现在有了一台强大的家用服务器，TrueNAS 虚拟化在 Proxmox 主机之上。这让我享受到了两全其美的体验，同时也实现了备份实践，使虚拟机和硬盘的数据在最坏的故障之外保持安全。

我还有很多收集多年的 PC 硬件，其中一些正常工作，另一些则有不同程度的损坏。这包括一堆 GPU，其中一个不再通过显示输出输出信号。不过，它还是能开机的，我试图考虑该如何处理它，直到我意识到它可以成为我 NAS 的转码神器。

有一天，我的显示输出突然停止了工作

幸运的是，运行无头服务器不需要任何

这款 GPU 是 Nvidia GeForce RTX 5060 Ti，所以它应该是比较新的，不应该出现问题，但结果却是有的。原本我打算用它来构建一个 SFF 系统，放在电视旁边用于游戏，但这个梦想已经破灭。显示输出没有信号是我之前从未遇到过的情况，不过，可能是在运输过程中受损的，因为它没有原包装。

但是通过将其放入我的服务器并使用 PCIe 直通将 GPU 传递给我的 TrueNAS 虚拟机，我仍然可以利用 CUDA 核心来进行电视播放。它们可以闲置，直到我观看某些分辨率过高或有 7.1 音轨需要降混音以便在网络上流式传输的内容，然后它就会开始工作。

我可以用它来满足其他家庭服务器的需求，比如提升图像质量、对我杂乱的照片进行分类和标记，以及运行 Moonlight 和 Sunshine 来进行远程游戏流。重点是，虽然 GPU 的端口没有显示输出，但这并不代表它不能用于其他任务。

在Jellyfin中如何使用GPU进行转码

或者其他任何需要加速工作流程的事情

在Jellyfin中使用GPU进行转码（或者其他任何支持硬件加速的自托管媒体平台）都是有意义的，不论它是哪个世代的。不过，建议使用相对低功耗的GPU，因为转码并不需要旗舰级显卡，否则只会浪费电费。

对于这个使用场景，50系列的Nvidia显卡非常合适，因为它支持所有最新的视频编码格式，包括HEVC和AV1。在这种情况下，没有显示输出并不重要，因为它本来就是在无头服务器上运行，视频文件会通过网络发送到Apple TV 4K上的Jellyfin客户端进行播放。

RTX 5060 Ti 的 180W TGP 对于仅进行转码来说稍显偏高，但大部分时间它的功耗会保持在个位数，所以我并不太担心。如果我当时不使用 Jellyfin，我可以通过 Frigate 用它来处理 CCTV，或者重新编码视频文件，方便移动设备播放，或者处理一大堆其他家庭服务器任务，硬件加速能迅速处理这些任务。

或者我还可以用它来做 AI

RTX 5060 Ti 可能不是性能最强的 GPU，但这个型号配备了 16GB 显存，非常适合许多经过优化的 LLM 模型。更快的 GDDR7 也会带来比老款 GPU 更显著的性能提升，而且在连接一些 MCP 服务器后，效果会更好。

将 Qwen3 添加到 SearXNG，例如，可以让我的本地 AI 模型访问最重要的东西——互联网。这使得它的实用性超越了“知识截止点”，也就是用于训练模型的最后数据。像 GPT-5 或 Gemini 2.5 Pro 这样更大、在线的模型可能拥有显著更新的训练数据和更多的数据。SearXNG 缩小了这一差距，让我的本地、私有（大部分安全）的 LLM 在我提问或进行其他操作时更加实用。

即使没有工作端口，我的 GPU 依然有用

很容易认为，因为一部分 PC 硬件停止工作，所以它不再有用。当显示输出停止工作时，我当然以为这款 RTX 5060 Ti 已经没救了，因为它无法再用于玩游戏或输出图形，而修理它的费用可能会比新卡还贵。不过我的 NAS 不需要显示输出，因为它是通过网络界面来操作的，而 Nvidia 显卡的编码能力让它依然能继续工作，转码我的媒体流和运行 LLM 查询。