GPU云主机确实支持虚拟化技术。根据多项证据，GPU虚拟化技术在云计算和高性能计算领域中得到了广泛应用。例如，GPU虚拟化可以通过硬件或软件将物理GPU划分为多个虚拟GPU（vGPU），从而允许多个虚拟机共享GPU资源，同时保持独立性。这种技术不仅提高了资源利用率，还确保了数据安全和隐私保护。
具体来说，GPU虚拟化技术包括多种实现方式，如PCI直通、单根I/O虚拟化（SR-IOV）、前端虚拟化和后端虚拟化等。这些技术使得GPU能够在多个虚拟机之间共享，适用于深度学习、科学计算、图形渲染等多种高性能计算需求的场景。
例如，NVIDIA的vGPU技术允许将物理GPU设备分割成多个vGPU，每个vGPU可以分配给不同的虚拟机使用，从而优化资源利用率并降低使用成本。阿里云和京东智联云等云服务提供商也推出了基于vGPU技术的云主机实例，支持多种应用场景。
GPU虚拟化也面临一些挑战，如性能损耗和资源分配问题。为了应对这些问题，开发者和云服务提供商通过优化软件和驱动技术来提高资源利用率和性能表现。
GPU云主机支持虚拟化技术，并且在多个领域中得到了广泛应用和持续优化。
