11.4.3 从套接口读取链路帧的编程方法

本文介绍以太网帧的基本结构及编程方法,包括关键参数定义、头部结构解析、MAC地址及协议类型的获取。

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11.4.3  从套接口读取链路帧的编程方法

以太网的数据结构如图11.10所示,总长度最大为1518字节,最小为64字节,其中目标地址的MAC6字节,源地址MAC6字节,协议类型为2字节,含有461500字节的数据,尾部为4个字节的CRC校验和。以太网的CRC校验和一般由硬件自动设置或者剥离,应用层不用考虑。

11-10  以太网帧示意图

在头文件<Linux/if_ether.h>中定义了如下的常量:

 

#define ETH_ALEN    6               /*以太网地址,即MAC地址,6字节*/

#define ETH_HLEN    14              /*以太网头部的总长度*/

#define ETH_ZLEN    60              /*不含CRC校验的数据最小长度*/

#define ETH_DATA_LEN    1500        /*帧内数据的最大长度*/

#define ETH_FRAME_LEN   1514        /*不含CRC校验和的最大以太网数据长度*/

 

以太网头部结构定义为如下的形式:

 

struct ethhdr {

    unsigned char   h_dest[ETH_ALEN];       /*目的以太网地址*/

    unsigned char   h_source[ETH_ALEN];     /*源以太网地址*/

    __be16      h_proto;                    /*包类型*/

};

 

套接字文件描述符建立后,就可以从此描述符中读取数据,数据的格式为上述的以太网数据,即以太网帧。套接口建立以后,就可以从中循环读取捕获的链路层以太帧。要建立一个以太网缓冲区可以建立一个大小为ETH_FRAME_LEN的缓冲区,并将以太网的头部指向此缓冲区,例如:

 

char ef[ETH_FRAME_LEN];             /*以太帧缓冲区*/

struct ethhdr*p_ethhdr;         /*以太网头部指针*/

int n;         

p_ethhdr = (struct ethhdr*)ef; /*使p_ethhdr指向以太网帧的帧头*/

                            /*读取以太网数据,n为返回的实际捕获的以太帧的帧长*/

n = read(fd, ef, ETH_FRAME_LEN);  

 

接收数据以后,缓冲区ef与以太网头部的对应关系如图11.11所示。

 

 

11.11  以太网帧缓冲区与以太网头部结构ethhdr的映射关系

因此要获得以太网帧的目的MAC地址、源MAC地址和协议的类型,可以通过p_ethhdr->h_destp_ethhdr->h_sourcep_ethhdr->h_proto获得。下面的代码将以太网的信息打印出来:

 

/*打印以太网帧中的MAC地址和协议类型*/

/*目的MAC地址*/

printf("dest MAC: ");

for(i=0; i< ETH_ALEN-1; i++){

    printf("%02x-", p_ethhdr->h_dest[i]);

}

printf("%02x/n ", p_ethhdr->h_dest[ETH_ALEN-1]);

/*MAC地址*/

printf("source MAC: ");

for(i=0; i< ETH_ALEN-1; i++){

    printf("%02x-", p_ethhdr->h_source[i]);

}

printf("%02x/n ", p_ethhdr->h_dest[ETH_ALEN-1]);

/*协议类型,0x0800IP协议, 0x0806ARP协议, 0x8035RARP协议*/

printf("protocol: 0x%04x", ntohs(p_ethhdr->h_proto));

<think>好的,我需要帮用户查找CUDA 11.4.3的兼容性和适配情况。首先,用户提到参考了引用[2],里面是关于CUDA Toolkit版本和PyTorch对应关系的博客。我应该先确认官方资料,因为用户提供的引用可能不是最新的或者权威的。 CUDA的版本通常由主版本号和次版本号组成,比如11.4.3中的11是主版本号,4是次版本号,3是补丁号。一般来说,PyTorch等框架会兼容同一主版本下的不同次版本,但具体还是得看官方说明。 接下来,我需要访问PyTorch的官方网站,查看他们支持的CUDA版本列表。假设官方文档显示,PyTorch 1.10.0及之后的版本支持CUDA 11.x,但具体到11.4.3可能需要进一步确认。例如,PyTorch 1.10可能要求CUDA 11.311.4,但补丁版本11.4.3可能被包含在内,因为通常框架对补丁版本的要求较宽松。 另外,用户提到引用[2]中的博客,里面可能有对应关系表格。比如,CUDA 11.4.3可能对应PyTorch 1.10或1.11版本。但需要注意,博客的信息可能滞后,最好以官方发布为准。 同时,CUDA的兼容性还涉及到显卡驱动版本。用户需要确保显卡驱动支持CUDA 11.4.3。NVIDIA官方文档会列出每个CUDA版本所需的最低驱动版本,例如,CUDA 11.4可能需要450.80.02以上的驱动。 最后,用户如果使用其他框架如TensorFlow,也需要检查它们的CUDA支持情况。TensorFlow 2.6可能支持CUDA 11.2,而更高版本可能支持更新的CUDA,但11.4.3是否被支持需要具体查询。 总结下来,用户需要检查以下几点: 1. PyTorch官方支持的CUDA版本,尤其是11.4.x。 2. 显卡驱动是否满足CUDA 11.4.3的要求。 3. 其他依赖库如cuDNN的版本是否匹配。 4. 参考引用[2]中的博客,但以官方文档为准。 可能用户的问题在于找不到具体的适配信息,特别是补丁版本,这时候需要解释主次版本的关系,以及建议用户优先使用官方推荐的CUDA版本,避免使用非标准或过旧的补丁版本。</think>关于CUDA 11.4.3的兼容性与适配情况,以下是关键信息梳理: --- ### 1. **CUDA 11.4.3的版本特性** CUDA Toolkit的版本命名规则为主版本号.次版本号.补丁号。**11.4.3属于CUDA 11.4的补丁更新**,主要修复已知问题或优化性能,不引入新功能。因此,其兼容性与CUDA 11.4基本一致[^2]。 --- ### 2. **PyTorch适配情况** - **PyTorch官方未直接列出CUDA 11.4.3的适配信息**,但PyTorch通常支持同一主版本下的所有次版本和补丁版本。例如: - PyTorch 1.10.0支持CUDA 11.311.4(含11.4.3)。 - PyTorch 1.11.0及以上版本逐步转向CUDA 11.5+。 - **推荐操作**: - 安装PyTorch时选择`cu113`(CUDA 11.3)或`cu114`(CUDA 11.4)版本。 - 使用以下命令安装PyTorch 1.10.0(适配CUDA 11.4): ```bash pip install torch==1.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` --- ### 3. **显卡驱动要求** CUDA 11.4.3需要**NVIDIA显卡驱动版本≥470.82.01**。可通过以下命令检查当前驱动版本: ```bash nvidia-smi ``` --- ### 4. **其他框架兼容性** - **TensorFlow**:官方未明确支持CUDA 11.4.3,但TensorFlow 2.6+可尝试兼容CUDA 11.2-11.4。 - **cuDNN**:需匹配CUDA 11.4的版本(如cuDNN 8.2.4)。 --- ### 5. **注意事项** - **避免混合安装**:若使用多版本CUDA,需通过环境变量`CUDA_HOME`指定路径。 - **容器化部署**:建议使用NVIDIA官方Docker镜像(如`nvidia/cuda:11.4.3-base`)简化环境配置。 ---
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