多GPU服务器是兼容虚拟化的。根据多项证据，现代GPU虚拟化技术已经能够支持多GPU服务器在虚拟化环境中的高效运行。
1. NVIDIA vGPU技术：NVIDIA的vGPU技术允许多个虚拟机（VM）同时访问单个或多个物理GPU，提供高性能计算和应用程序兼容性。例如，NVIDIA vGPU可以在单个VM内聚合多个GPU，或者多个VM共享单个GPU。NVIDIA的MIG（多实例GPU）方案可以在物理层面分割GPU资源，实现显存、算力和故障域的隔离，进一步优化多GPU虚拟化。
2. 硬件支持：现代服务器CPU通常支持虚拟化技术（如Intel VT-d或AMD VT-d），这为多GPU虚拟化提供了硬件基础。硬件级虚拟化方法（如NVIDIA GRID、AMD-Vi和Intel VT-d）支持多GPU共享，能够直接映射DMA通道和中断到VM，从而提高性能。
3. 软件支持：多种虚拟化平台（如KVM、Xen、VMware等）已经实现了对多GPU虚拟化的支持。例如，Kubernetes可以通过设备插件框架管理vGPU资源，实现多虚拟机或容器间的GPU共享。rCUDA等虚拟化框架也支持多GPU的虚拟化。
4. 应用场景：多GPU虚拟化在高性能计算、图形密集型应用（如3D渲染、科学计算和AI训练）中表现出色。例如，基于CUDA框架的多GPU通用计算虚拟化平台可以显著提升程序的加速比。NVIDIA的vGPU解决方案已被广泛应用于虚拟桌面和工作站场景，支持复杂的图形密集型任务。
5. 挑战与限制：尽管多GPU虚拟化技术已取得显著进展，但仍存在一些挑战，如性能损耗、兼容性问题和实时迁移的困难。例如，某些硬件虚拟化方法可能无法支持多个VM共享同一GPU。
多GPU服务器在现代虚拟化技术的支持下，已经能够实现高效的虚拟化运行，并广泛应用于各种高性能计算和图形密集型场景。
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