将dnn前端设计为gpu的代码

首先，在设计DNN前端时需要考虑到GPU的架构和特性，以便充分利用GPU的并行计算能力。以下是将DNN前端设计为GPU的代码的一些基本步骤：

1. 使用GPU加速的深度学习库，如TensorFlow、PyTorch、Caffe等。

2. 将模型参数和输入数据存储在GPU的显存中，以便GPU可以直接访问它们，减少CPU和GPU之间的数据传输。

3. 使用CUDA、OpenCL等GPU编程API来编写GPU计算核心部分的代码，以便在GPU上进行并行计算。

4. 将模型的层和操作映射到GPU的计算核心上，以便GPU可以并行计算多个层和操作。

5. 优化GPU计算核心的使用，例如使用批量计算、减少数据传输等技术来提高计算效率。

下面是一个简单的使用TensorFlow实现DNN前端GPU加速的代码示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个GPU会话
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)

# 定义模型
input_size = 784
hidden_size = 256
output_size = 10

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_size])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, output_size])

w1 = tf.Variable(tf.random_normal([input_size, hidden_size]))
b1 = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_size]))
h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, w1) + b1)

w2 = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_size, output_size]))
b2 = tf.Variable(tf.random_normal([output_size]))
y_pred = tf.matmul(h1, w2) + b2

# 计算损失并优化模型
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=y_pred))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 训练模型
batch_size = 128
num_epochs = 10
num_batches = mnist.train.num_examples // batch_size

sess.run(tf.global_variables_initializer())

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in range(num_batches):
        x_batch, y_batch = mnist.train.next_batch(batch_size)
        sess.run(train_op, feed_dict={x: x_batch, y: y_batch})

在这个示例中，我们使用了TensorFlow作为深度学习库，并使用了GPU加速来加速模型的训练过程。具体来说，我们使用了`tf.ConfigProto()`创建了一个GPU会话，并使用了`tf.placeholder()`创建了输入和输出的占位符，并使用了`tf.Variable()`创建了模型的权重和偏置。然后，我们使用了`tf.nn.relu()`函数作为隐藏层的激活函数，并使用了`tf.matmul()`函数计算了矩阵乘法。最后，我们使用了`tf.train.GradientDescentOptimizer()`作为优化器，并使用了`tf.reduce_mean()`函数计算了损失，并使用了`tf.train.GradientDescentOptimizer()`函数最小化了损失。