将GPU版本的代码转换为CPU版本通常需要考虑一些关键因素，因为GPU和CPU在架构和并行计算方面有很大的差异。下面是一些一般性的指导原则：

1.并行化结构： GPU通常是为大规模并行计算而设计的，而CPU更倾向于处理串行任务。因此，GPU代码通常使用并行编程模型（如CUDA、OpenCL）来利用大量的核心。在将代码转换为CPU版本时，你可能需要重新设计算法以更好地适应CPU的串行性能。
2.线程和任务调度： GPU代码通常使用线程块和网格的概念进行任务调度，而CPU代码可能使用不同的线程和进程管理方法。你可能需要重新组织代码以适应CPU的线程模型。
3.内存访问模式： GPU对于内存访问有其独特的要求，因此GPU版本的代码可能会涉及到共享内存、全局内存等概念。在转换为CPU版本时，你可能需要重新考虑内存访问模式，使用适合CPU架构的数据结构和缓存策略。
4.优化算法： GPU和CPU对于一些算法的最优实现方式可能不同。在转换代码时，需要重新评估算法以确保在CPU上获得最佳性能。
5.库和工具： GPU版本的代码可能使用了专门为GPU设计的库和工具。在将代码转换为CPU版本时，你可能需要替换或重新实现这些部分，以适应CPU环境。
6.性能测试和调优： 在完成代码转换后，进行详细的性能测试是很重要的。优化可能涉及到不同的方面，包括循环展开、矢量化、多线程优化等。

总体来说，将GPU版本的代码转换为CPU版本可能是一项复杂的任务，取决于原始代码的复杂性和特殊性。这可能需要深入了解代码的功能和性能特征，以便有效地进行转换和优化。