El crecimiento de Internet ha llevado a la aparición de servidores que realizan tareas cada vez más pesadas. Algunos servidores deben permanecer activos las 24 horas del día, pero la evolución de las tarjetas de red ha facilitado el uso de Unidades de Procesamiento de Datos (DPUs) para reducir el tráfico de red y aliviar las cargas de trabajo del servidor. Esta capacidad hace que las DPUs sean buenos candidatos para aliviar la carga en sistemas que realizan procesamiento continuo de datos cuando los datos pueden ser prefiltrados. Los sistemas de visión por computadora que utilizan alguna forma de inteligencia artificial, como el reconocimiento facial o la detección de armas, tienden a tener cargas de trabajo elevadas y un alto consumo de energía, lo que se está volviendo cada vez más costoso. Por lo tanto, reducir la carga de trabajo es deseable y posible en algunos escenarios. Las principales contribuciones de este estudio son tres: (1) explorar los posibles beneficios de utilizar una DPU para aliviar la carga de trabajo de un servidor activo las 24 horas; (2) presentar un estudio que mide la reducción de la carga de trabajo de un sistema de detección de armas en CCTV y evaluar su rendimiento bajo diferentes condiciones. Observamos una reducción del 43,123% en la carga de trabajo durante las 24 horas de video utilizadas en la experimentación, alcanzando más del 98% de ahorro durante las horas nocturnas, lo que reduce significativamente el estrés del sistema y tiene un impacto directo en el gasto de energía eléctrica; y (3) proporcionar un marco que pueda adaptarse a otros sistemas de detección basados en visión por computadora.