1. 准备工作
在租用GPU服务器之前，需要进行一些准备工作。首先，确定所需的服务器配置，例如GPU型号、内存容量、存储容量等。其次，选择一个可靠的云服务提供商，确保其提供的服务器服务稳定可靠。最后，需要准备好登录服务器的方式，例如使用SSH、远程桌面等方式。

2. 登录服务器
在准备工作完成后，可以开始登录服务器。使用准备好的登录方式，连接到服务器。在登录后，可以操作服务器中的文件和程序。

3. 安装所需的软件和工具
在连接到服务器后，需要安装所需的软件和工具。例如，安装CUDA和CUDNN，以便进行机器学习和深度学习任务。一般来说，云服务提供商会提供一些预安装好的工具和软件，节省时间和精力。

4. 上传自己的代码和数据
在完成软件和工具的安装后，需要上传自己的代码和数据。可以使用FTP等方式将文件上传到服务器中。注意，在上传文件时，需要保证网络连接稳定，以确保文件上传的完整性和正确性。

5. 运行代码
上传代码和数据后，即可开始运行自己的代码。在运行前，需要先编译代码。编译完成后，在终端输入相关命令，即可开始运行代码。在运行代码时，可以使用GPU加速，提高代码的运行速度和效率。

6. 监控运行状态
在运行代码的过程中，需要随时监控运行状态。可以使用命令行工具或者web界面查看服务器的CPU、GPU、内存等的占用情况。这样可以实时检查代码运行的状态和结果，及时发现问题和错误。

7. 结束任务
当任务运行完毕后，需要及时结束任务，以释放服务器资源。可以使用命令行工具或者web界面终止任务的进程，确保服务器资源得到充分利用。

8. 下载程序运行的输出结果
在任务运行完毕后，需要下载程序输出的结果。可以使用FTP等工具将结果下载到本地计算机中。如果所需的结果较大，可以使用压缩算法来压缩输出结果，以减小下载文件的大小。

总结：
在租用GPU服务器后，需要进行一些准备工作，登录服务器，安装所需的软件和工具，上传自己的代码和数据等。运行代码时需要注意监控运行状态，及时结束任务。最后，需要下载程序输出的结果。租用GPU服务器可以为机器学习和深度学习任务提供较好的计算能力，但需要花费一定的费用。