GPU服务器支持虚拟化。根据多项证据，GPU虚拟化技术已经广泛应用于多种场景，包括云计算、高性能计算（HPC）、AI、深度学习和数据科学等领域。
1. GPU虚拟化技术的实现：NVIDIA的vGPU技术是GPU虚拟化的典型代表，它允许多个虚拟机共享同一物理GPU，从而提高资源利用率并降低成本。其他技术如rCUDA、GVirtuS等也提供了类似的GPU虚拟化解决方案，支持跨节点的并行计算和资源共享。
2. 支持的虚拟化平台：GPU虚拟化可以在多种虚拟化平台上实现，包括VMware vSphere、Citrix Hypervisor、KVM、Microsoft Hyper-V等。这些平台通过与GPU虚拟化技术的结合，能够有效地管理和分配GPU资源。
3. 应用场景：GPU虚拟化在多个领域都有广泛应用。例如，在云游戏、企业级虚拟桌面、AI训练和高性能计算中，GPU虚拟化技术能够显著提升资源利用率和计算效率。
4. 技术优势：GPU虚拟化技术具有多方面的优势，包括更高的硬件利用率、更好的资源管理、更低的运营成本以及更高的灵活性和可扩展性。
GPU服务器不仅支持虚拟化，而且通过GPU虚拟化技术，可以显著提升资源利用率和计算性能，满足现代计算环境中的多样化需求。
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