Facebook Post: 2022-04-06T13:59:29

Cuando haces back up (casi sin perdidas, nada relevante), limpias componentes y motores «a loque», vuelves a poner bien los puertos frontales pegados con silicona desde el inicio (al ser de 2Hand), reconectar las partes, reinstalas y activas hasta actualizaciones de componentes que tienes que instalar a mano y con disco de driver para que se reconozcan entre sí y el OS; instalas y pirateas las versiones betas de Adobe Latinoamerica pero olvidas uno o dos componentes como CUDA y sus actualizaciones de versiones especificas y te corre todo el programa (con todo y advertencias), y a pesar de que estén «virtualizas las tarjetas gráficas» tienes el programa pero sin vídeo por «detallitos». Volvamos a forzar las arquitecturas mediante software para hacer estos ejercicios y trabajos que han esperado década, al no haber usado mi dinero del trabajo en obtener un pc diseñada para el diseño y edición. Cuando tenga listo, y se puedan hacer cosas de trabajos colaborativos quizás pueda repartir carga de trabajo, que uno mismo menosprecia el trabajo de uno para seguir «la corriente principal», aunque se graben trabajos que para los protagonistas sí valen la pena realizar; pero algunos hasta llegan a negar el valor documental de las grabaciones de éstos… (pero esa es la libertad de pensar, con la mente comida). Etc. etc… Esperando las descargas y sus 3 gb, apox. Kepler cards (CUDA 5 until CUDA 10) https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive Deprecated from CUDA 11. SM30 or SM_30, compute_30 – Kepler architecture (e.g. generic Kepler, GeForce 700, GT-730). Adds support for unified memory programming Completely dropped from CUDA 11 onwards. SM35 or SM_35, compute_35 – Tesla K40. Adds support for dynamic parallelism. Deprecated from CUDA 11, will be dropped in future versions. SM37 or SM_37, compute_37 – Tesla K80. Adds a few more registers. Deprecated from CUDA 11, will be dropped in future versions, strongly suggest replacing with a 32GB PCIe Tesla V100.

Matching CUDA arch and CUDA gencode for various NVIDIA architectures

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive