GPU图形服务器支持虚拟化技术。根据多项证据，GPU虚拟化技术已经广泛应用于云计算、数据中心和高性能计算环境中，允许多个虚拟机共享物理GPU资源，从而提高资源利用率和灵活性。
1. NVIDIA vGPU技术：NVIDIA的vGPU技术是GPU虚拟化的重要实现方式之一，允许多个虚拟机同时访问一个物理GPU。这种技术在多个应用场景中得到了广泛应用，例如图形密集型应用（如CAD、动画设计、虚拟现实等）。
2. 硬件和软件支持：现代GPU服务器通常支持多种虚拟化技术，包括NVIDIA GRID、AMD MxGPU等。这些技术通过硬件和软件的结合，实现了高效的GPU资源分配和管理。
3. 应用场景：GPU虚拟化技术不仅适用于图形密集型任务，还能够支持通用计算任务。例如，在科学计算、深度学习等领域，GPU虚拟化能够显著提升计算效率和资源利用率。
4. 技术实现：GPU虚拟化技术可以通过硬件直通（如PCI直通）、软件模拟、分时共享等多种方式实现。这些方法各有优缺点，但总体上能够满足不同场景的需求。
5. 实际应用案例：例如，印度A16 GPU云服务器通过NVIDIA vGPU技术实现了高效的图形资源分配，支持多个虚拟机共享一个物理GPU，从而提升了硬件资源的利用率。
GPU图形服务器确实支持虚拟化技术，并且这种技术支持了多种应用场景和计算需求。
