1. Fermi架构：NVIDIA的Fermi GPU支持在同一设备上同时执行多个内核，每个内核可以分配到不同的流处理器（SM）上。这种设计使得GPU能够在运行多个应用程序时保持高利用率，并且切换速度非常快，从而实现高效的多任务处理。
2. 多任务并行处理技术：现代GPU架构，如NVIDIA的L40S GPU，通过先进的AI和图形能力支持多任务处理。L40S GPU能够同时处理生成式AI、大型语言模型推理、3D图形渲染等多种任务，展示了其卓越的多任务处理性能。
3. 空间多任务处理：研究表明，空间多任务处理（Spatial Multitasking）通过允许多个应用程序共享GPU资源，显著提高了GPU的利用率和系统性能。这种方法解决了传统时间多任务处理中的上下文切换开销问题。
4. 多实例GPU（MIG）和多进程服务器（MPS） ：NVIDIA的MIG和MPS技术允许每个GPU同时运行多个任务，从而提高了整体吞吐量和资源利用率。例如，在GROMACS分子动力学模拟中，通过MPS和MIG技术，可以在每个GPU上并行运行多个模拟，显著提升效率。
5. 操作系统支持：Windows系统中的注册表设置可以启用GPU多任务并行处理，以提高多任务执行时的图形性能。
6. 硬件架构支持：许多现代GPU架构（如NVIDIA的CUDA架构）专门设计了多任务处理能力，通过并行计算和资源调度优化，支持高效地执行多个任务。
GPU模拟不仅支持多任务处理，而且在现代GPU架构中得到了广泛应用和优化，以提高计算效率和资源利用率。
