1) CUDA 特征盘点与可转换边界

扫描验收源码，形成 CUDA 语言特性、运行时 API、库调用、编译选项、核函数及调用点清单，并标注支持等级与转换策略。应显式指出不能通过自动转换翻译成C OpenMP的特性。

明确自动转换与人工适配的边界：验收范围内的 CUDA 翻译单元不得通过手工改写冒充自动转换；允许的适配层、配置文件和构建脚本须纳入白名单。

2) 并行模型与内存模型转换

研究将 CUDA 的大规模线程并行映射为 OpenMP 线程并行/循环并行的方法，包括工作划分、索引线性化、线程私有变量、共享数据、归约、原子更新、同步屏障以及跨 kernel 的数据生命周期管理。对于异步流和事件，应优先保证语义正确；无法安全并行化时可采用可追踪的串行化策略。

3) CUDA 运行时与加速库替代

建立轻量级兼容/适配层，将验收范围内的设备内存申请与释放、主机/设备拷贝、内存初始化、错误查询、同步、计时和设备属性接口映射到标准 C、POSIX、OpenMP 或目标平台能力。对 SPONGE、Rodinia 实际使用的 cuBLAS、cuFFT 等库接口，采用 OpenBLAS、FFTW 或双方确认的等价 CPU 实现进行替代，并在方案设计文档中列明数值和性能影响。

4) 正确性验证与回归测试

以 SPONGE、Rodinia 作为验收程序，对自动转换生成的 C OpenMP 代码进行工程编译和运行验证。正确性验证与回归测试以在指定平台上完整跑通SPONGE、Rodinia 自带用例为主要判据，并记录转换、编译和运行过程，确保验收用例能够稳定、可重复执行。

1) 提供面向 CUDA 编程框架的自动转换能力，实现 CUDA 源程序的分析、转换和工程处理，生成可在指定平台编译运行的 C OpenMP 程序。

2) 提供转换后程序运行所需的配套支撑，包括数学库和运行时库。数学库用于提供转换后程序所需的基础数学计算能力；运行时库用于支撑转换后 C OpenMP 程序在 指定平台上的编译和运行。数学库及运行时库的具体架构、接口设计和实现方式由申请人在技术方案中说明。

本需求涉及的软件包括 CUDA 到 C OpenMP 自动转换套件、CUDA 运行时及加速库适配层，以及作为验收程序的 SPONGE、Rodinia。目标是在 指定平台上完成 CUDA 源码特征分析、并行语义映射、运行时接口替代、C OpenMP 代码生成、工程编译和样例验证，形成可部署、可评测、可复用的 HPC 程序自动迁移工具链，进一步完善软件生态。