NVIDIA 藉 VMware 年度大會 VMWorld 舉辦之際宣布兩大重要技術，其一是宣布名為 vComputeServer 的虛擬化運算伺服器，另一項則是攜手 VMware 、AWS ，將基於 GPU 加速平台的資源整合到 VMware Cloud on AWS 混合雲服務，使科學研究、數據分析、 AI 等，可在雲端透過 GPU 虛擬化技術進行。
雖然 GPU 虛擬化技術行之有年，不過傳統的雲端協同運算仍是基於 CPU 進行，但對於現代化的運算內容卻已經不敷使用，而 vComputeServer 即是將 GPU 虛擬化帶到雲端協同運算中的概念，透過與 VMware 的合作，使 VMware 的 vSphere 虛擬化平台可運用 GPU 資源進行運算，能夠在 vSphere 平台的虛擬機器搭配一張甚至多張虛擬 GPU 資源，還可串接 NVIDIA GPU Cloud 的運算資源。
藉由兩者的合作，在這些虛擬機器環境中能夠藉由加入虛擬化 GPU 提升在現代運算應用的性能，例如 AI 、科學研究等應用；此舉有助於降低企業在面臨自有伺服器性能不足、意圖結合雲端虛擬化服務擴充性能時，可利用具備虛擬化 GPU 的 vComputeServer 進行協同運算，降低企業的建置與維護成本，又具備臨時調度性能的彈性。
另一項宣布的重點，則是使 GTC 2019 所公布的 CUDA-X AI 平台能夠串接 VMware 的 vSphere、vCenter 與 vMotion 等服務，利用結合新一代 Turing 圖靈架構的新技術、 TensorCore 與結合 TensorRT 框架等，取得更強的運算力，在此次宣布後，使用者能透過 NVIDIA GPU Cloud 將自有的伺服器與 VMware Cloud on AWS 連接進行加速。
使用者可依照運算的類型不同，自 VMware Cloud on AWS 調度 NVIDIA T4 、 Quadro RTX 8000 、Quadro RTX 6000 等圖靈架構 GPU ， Volta 架構的 Tesla V100，或是選擇 Pascal 世代架構的 Tesla P40 、 Tesla P60 、 Tesla P100 等虛擬化 GPU 搭配。 NVIDIA 強調，在結合虛擬 GPU 後，可望將運算性能提升約 50 倍以上，更在 AI 相關的訓練與推論項目獲得顯著的加速。
