kernel <==> user via nl

本文详细介绍了如何使用NL80211_CMD_GET_KEY命令通过Netlink套接字与内核进行交互,获取Wi-Fi密钥信息。文章从用户空间的应用程序调用开始,深入探讨了该命令在驱动程序和内核空间的具体实现过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

user:
use command such as NL80211_CMD_GET_KEY in netlink socket to kernel.

driver:
wiphy_new(&xx_cfg80211_ops, size);(need to pad struct cfg80211_ops xx_cfg80211_ops)---->create struct cfg80211_registered_device *rdev, rdev->ops = &xx_cfg80211_ops.


kernel:
net/wireless/nl80211.c
    static struct genl_ops nl80211_ops[]
{
        .cmd = NL80211_CMD_GET_KEY,
                .doit = nl80211_get_key,
                .policy = nl80211_policy,
                .flags = GENL_ADMIN_PERM,
                .internal_flags = NL80211_FLAG_NEED_NETDEV_UP |
                        NL80211_FLAG_NEED_RTNL,

}
        nl80211_get_key--->rdev_get_key---->net/wireless/rdev-ops.h(rdev->ops->get_key), and call api defined in driver.

kernel<<<>>>用法是指在CUDA编程中,使用<<<>>>符号来定义并行执行的内核函数。内核函数是在GPU上执行的函数,每个线程都会执行一次该函数。<<<>>>符号中的参数表示线程块(block)和线程(thread)的数量。例如,kernel<<<block, thread>>>()表示在block个线程块中,每个线程块中有thread个线程。 在上述示例中,kernel2和kernel3是两个并行执行的内核函数,<<<grid, block>>>表示在grid个线程块中,每个线程块中有block个线程。这样就可以同时启动多个线程块执行相同的内核函数。 在CUDA编程中,还可以使用__syncthreads()函数来同步线程。这个函数会让所有的线程在同一点等待,直到所有线程都执行到这个点。这可以用来确保线程之间的同步和协作。 另外,在示例中的cudaMemcpy()函数用于在主机和设备之间进行内存的数据传输。该函数的参数包括目标内存地址、源内存地址、数据数量和传输方向。例如,cudaMemcpy(dst, src, count, cudaMemcpyKind)表示将count个数据从src内存地址复制到dst内存地址。 综上所述,kernel<<<>>>用法是在CUDA编程中定义并行执行的内核函数,通过设置线程块和线程的数量来控制并发执行的规模。同时可以使用__syncthreads()函数来同步线程,以及使用cudaMemcpy()函数来进行主机和设备之间的数据传输。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [「并行学习」CUDA](https://blog.csdn.net/weixin_41468462/article/details/103378541)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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