1. 希冀智算平台提到，其VGPU技术支持多用户同时使用一张GPU卡，同时支持分布式GPU算力，一个用户可以同时使用多张卡。
2. 显卡服务器的应用与优势分析指出，显卡服务器支持多用户同时使用，提高了资源利用率。
3. 解决多卡服务器GPU多用户同时使用问题中提到，通过调整nvidia-mps进程和设置nvidia-smi参数，可以实现GPU的共享与独享，从而允许多用户同时使用。
4. 人工智能平台 PAI的集群版服务适合多用户操作，能够在多个实例间分配并处理各用户的任务。
5. AMD多用户GPU技术展示了其硬件虚拟化解决方案，允许多达15个用户同时使用一颗GPU。
6. NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) 技术允许将一个GPU安全地划分为多个独立的GPU实例，每个实例都可以被不同的用户使用，从而实现多用户共享。
7. GPU云服务器也支持多用户同时使用，便于团队协作。
8. GPU容器虚拟化技术通过内核态虚拟化实现多用户隔离，允许多个用户同时挂载不同的资源来使用。
9. Citrix Virtual Apps and Desktops支持在多会话Windows操作系统上运行图形密集型应用程序，并允许多个用户共享GPU资源。
10. Puget Systems AI训练和推理工作站支持多用户同时使用。
GPU服务确实支持多用户同时使用，具体实现方式包括VGPU技术、MIG技术、云服务、容器虚拟化等多种方法。这些技术不仅提高了GPU资源的利用率，还确保了不同用户的任务可以并行执行，从而提升了整体效率。
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