NVIDIA在最新的nForce500平台带来了DualNet™技术。

　　当今的发烧友级台式机不单用作游戏平台，而且可以在LAN派对上充当服务器，不仅作为这个局域网的游戏主机，还要向其他游戏客户端传输大型文件，如游戏更新程序和游戏副本程序。通过网络共享大量数据时，担任文件服务器的计算机必须拥有充足的可用带宽，尤其是在这台计算机还作为游戏客户端的情况下。

　　NVIDIA® DualNet™技术为发烧友带来了诸多先进的企业级网络技术，包括组队特性和TCP/IP加速特性。组队特性可以将两个集成式千兆比特以太网端口合并为一个2千兆比特以太网连接，从而实现双倍的网络带宽，提供具备冗余能力的高度可靠的高速连接。TCP/IP加速特性则利用负责执行加速式业务处理的专用处理器和经硬件优化的软件，将需要耗用大量CPU资源的数据包处理任务卸载至硬件，从而降低了CPU占用量。

NVIDIA DualNet技术是什么？

　　NVIDIA DualNet技术从产品设计上实现了两个千兆比特以太网MAC的整合，从而消除了网络瓶颈，提升系统效率和性能，实现最快的千兆比特以太网连接。取决于用户的需要，这两个千兆比特以太网端口既可以单独使用，又能合并使用，还可以支持多种不同的配置。

　　然有许多主板都具备两个千兆比特以太网端口，但是，这两个以太网端口通常是基于两颗不同的芯片。NVIDIA nForce® MCP是首颗采用相同物理芯片，实现双千兆比特以太网连接的集成式主板解决方案。

nForce500平台

　　DualNet技术不只是简单地将两个千兆比特以太网端口合并到硬件中。DualNet技术允许将PC配置为家庭网络网关，并且具备诸多先进的网络连接特性，包括组队、负载平衡、容错和TCP/IP加速等特性。

组队

　　组队特性允许系统并行使用NVIDIA DualNet配置中的两个千兆比特以太网，全面提升以太网连接的速率。借助具备组队特性的NVIDIA DualNet技术，可以轻松设置一个高速2千兆比特以太网服务器，为同时与之连接的多台计算机提供全速千兆比特传输率，充分发挥PC的处理能力（如图2所示）。

　　组队特性可以将两个千兆比特以太网端口合并起来，并且实现智能负载平衡，从而显著提升网络性能。此外，容错技术确保了当一条连接发生故障时，另一条完好的连接将立即自动接过业务传送任务。有了组队特性和容错能力，就能配置一台高度可靠的高性能文件服务器。

图2

发送和接收智能负载平衡

　　启用组队特性后，小组中的多个千兆比特以太网连接将各自保留自己的专用MAC地址，而合并的小组则共享一个IP地址。发送负载平衡算法根据对端（客户端）IP地址，向小组中的特定千兆比特以太网连接分配传出业务。如果需要进行数据传输，那么，网络驱动程序将采用这种分配方式，确定由那个千兆比特以太网连接来执行数据传输任务。这种方式确保了平衡地向小组中的所有千兆比特以太网连接分配任务。无论什么时候，只要有一条连接处于空闲状态，负载平衡算法就将动态调节连接负载，以确保实现最优利用率。

　　接收负载平衡则采用了一种连接引导方法，在小组中的两个千兆比特以太网连接之间分配传入的业务。如果两个千兆比特以太网端口分别连接至不同的服务器，那么，来自不同服务器的传入业务也要在小组中的这两个连接之间进行分配。

容错

　　NVIDIA nForce MCP具备容错能力，即当其中一个千兆比特以太网端口发生故障、掉线或者连接中断时，能够自动切换至冗余或备用连接。一般而言，服务器配置必须实现容错能力，以提高服务器的可靠性，确保持续的有效性。

容错

　　容错能力与负载平衡密切配合，确保在连接发生故障时也能妥当地转发网络业务。例如，如果将一个千兆比特以太网端口上连接的电缆断开，那么，网络业务将通过另一条千兆比特以太网连接进行传输。这个过程是自动完成的，无需用户介入。一旦断开的连接恢复，两个连接将重新实现组队，并由恢复的连接传输业务。

TCP/IP加速

　　NVIDIA nForce MCP的本地千兆比特以太网控制器具备TCP/IP加速和硬件卸载处理能力，不仅能够以千兆比特传输率处理网络业务，而且降低了CPU占用量。其硬件卸载处理能力完全兼容微软的Chimney架构。

　　NVIDIA TCP/IP加速特性是一个网络连接解决方案，包含了一颗用于加速处理网络业务的专用处理器和经硬件优化的软件。TCP/IP加速特性实现了以全双工千兆比特以太网速率深入检查网络连接及其传输的业务。通过将需要耗用大量CPU资源的数据包处理任务卸载至硬件，TCP/IP加速特性实现了最优系统性能。

TCP/IP加速

　　在传统的网络环境中，繁重的数据包检测任务需要消耗大量CPU资源和内存带宽，并且加剧系统时延。例如，在仅基于软件的解决方案中，CPU将负责处理与TCP协议相关的所有任务：校验和、ACK处理和连接查询。仅校验和一项任务就要求CPU检查传入数据流中的所有数据字节，因此，要完成所有这些任务，CPU不堪重负。

　　相比之下，NVIDIA T

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