Cuda et la programmation GPU non-NVidia

Bonjour tout le monde,

Je développe sur mon temps surtout en Java. Et là je voudrais porter mes bibliothèques en C++ avec l'accélération graphique CUDA.
Je compile d'abord mon hello, world qui fait simplement la somme de 2 tableaux en appelant le processeur graphique (code sur le site NVIDIA). Je rencontre des difficultés pour élaborer mon makefile:

Code:

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cmake_minimum_required(VERSION 3.20)
set(CMAKE_CUDA_STANDARD 11)
#set(CMAKE_CUDA_INCLUDE_WHAT_YOU_USE "C:/Program~1/NVIDIA~1/CUDA/v11.4/bin")
#"C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.4/bin"
set(CMAKE_CUDA_COMPILER "C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.4/bin/nvcc.exe")
set(CUDAToolkit_ROOT "CC:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.4/bin")
set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES compute_52)
project(untitled2  CUDA)
#set(CMAKE_CXX_STANDARD )
add_executable(untitled2 main.cu)
set_target_properties(untitled2 PROPERTIES
        CUDA_SEPARABLE_COMPILATION ON)

Le code ne compile pas
https://pastebin.com/edY3W5jf

J'utilise la carte intégrée Intel, sur l'autre PC Windows une carte MSI GT 710. Cuda 11, CLion.:D

Code:

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#include <iostream>
#include <math.h>
// Kernel function to add the elements of two arrays
__global__
void add(int n, float *x, float *y)
{
    for (int i = 0; i < n; i++)
        y[i] = x[i] + y[i];
}
 
int main(void)
{
    int N = 1<<20;
    float *x, *y;
 
    // Allocate Unified Memory – accessible from CPU or GPU
    cudaMallocManaged(&x, N*sizeof(float));
    cudaMallocManaged(&y, N*sizeof(float));
 
    // initialize x and y arrays on the host
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        x[i] = 1.0f;
        y[i] = 2.0f;
    }
 
    // Run kernel on 1M elements on the GPU
    add<<<1, 1>>>(N, x, y);
 
    // Wait for GPU to finish before accessing on host
    cudaDeviceSynchronize();
 
    // Check for errors (all values should be 3.0f)
    float maxError = 0.0f;
    for (int i = 0; i < N; i++)
        maxError = fmax(maxError, fabs(y[i]-3.0f));
    std::cout << "Max error: " << maxError << std::endl;
 
    // Free memory
    cudaFree(x);
    cudaFree(y);
 
    return 0;
}