GPU服务器可作CPU使用，能处理多种任务和执行复杂计算，实际操作需综合考虑各种因素以达到最佳效果。
，以下是整理排版后的版本：
- GPU是图形处理器：启用Gpu渲染加速，就是调用GPU加速图形的渲染和填充，开启Gpu可以提升图形加载速度、降低CPU处理器的负担，使系统运行更加流畅，但同时也要注意，没有CPU电脑没法启动或无法显示某些内容。
- 两者缺一不可：无论是为了性能优化还是实际需求，计算机中都需要依赖CPU与GPU协同工作才能完成大部分计算任务，如果缺少其中任何一个部件，都会影响系统的整体效能和使用体验。
- 早期情况介绍：很久以前，很多情况下显卡并不直接代替CPU来执行所有现有CPU的工作，单纯使用GPU进行3D渲染的性能测试项目在很早以前的评测中也出现过，现在随着技术的进步和发展趋势，GPU已经更多地集成到了许多现代硬件产品和服务中。
- 当前发展趋势及作用：从题中的细节推测，用户电脑的配置可能为CPU的核显或是基于某种特定需求的定制版芯片，由于硬件配置较低且需要处理大量视频图像数据以播放高清视频等高分辨率文件时可能会消耗较多资源导致CPU使用率高；而如果是针对特定的深度学习应用或者科学计算场景下则可能需要更高的并行处理能力由GPU来完成。
- gpu服务器租用价格及相关注意事项：
- 阿里云提供的GPU服务价格会根据不同的配置有所区别,低端至高端的价格范围可能在几元到几百甚至几千每小时不等，对于选择租赁的具体费用还需考虑其他因素如带宽流量、托管服务等以及付款方式等因素。
- 在成本控制上,每年的租金确实取决于多种因素的综合考量，包括服务器配置、业务需求等，例如全款购买一台配置较高的GPU服务器通常的费用会远高于分次支付的方式。
- 如何选择GPU服务器及其用途：
- GPU服务器是基于GPU的计算服务,适用于视频编解码、深度学习等领域的高性能计算和应用场景，它可以提高视频处理的效率并增强模型的训练和预测的能力。
- 与普通服务器相比,其设计更注重成本效益和易用性等方面特性，扩展性和灵活性是其显著的区别之一，在选择GPU服务器时需要考虑业务的复杂性、所需的处理负载以及其他特殊要求来确定最适合的应用环境。
- 与其他服务的关系对比：虽然GPU服务器主要用于高性能计算和高负载场景下的应用，但它也应用于一些特殊的领域比如视频编辑和游戏开发等也需要用到强大的计算能力和高效的传输速率以满足实时性的要求，因此它并不是万能的解决方案而是众多技术手段中的一个组成部分。
关于“GPU不依靠CPU也能运行”的问题是一个复杂而又广泛的话题涉及到多个方面和技术点，在实际操作过程中需要根据具体情况综合考虑各种因素做出决策以达到最佳效果。
