单独工作的GPU可以支持虚拟化技术。GPU虚拟化技术允许将一个物理GPU划分为多个虚拟GPU（vGPU），从而允许多个虚拟机或容器共享同一物理GPU资源。这种技术在云计算、虚拟桌面基础设施（VDI）、高性能计算（HPC）和人工智能（AI）等领域得到了广泛应用。
例如，NVIDIA的MIG（Multi-Instance GPU）技术可以将物理GPU划分为多个独立的子GPU，每个子GPU拥有独立的内存和计算单元，从而支持多个虚拟机或容器之间的高效资源分配。AMD的MxGPU技术也支持硬件级虚拟化，能够将单个GPU分割成多个虚拟GPU，供多个虚拟机使用。
GPU虚拟化技术不仅提高了资源利用率，还确保了虚拟GPU之间的隔离性，从而提升了系统的安全性和性能。例如，NVIDIA的vGPU技术允许多个虚拟机直接访问单个物理GPU，并使用与非虚拟化操作系统相同的NVIDIA驱动程序，从而提供高性能计算和应用程序兼容性。
单独工作的GPU可以通过硬件和软件的支持实现虚拟化，从而满足多用户共享和独立运行图形处理任务的需求。
