对技术合作伙伴的考量，NVIDIA重点考虑三个要素。
对方的工作是不是非常有意义，并且与NVIDIA具有技术互补性。
要有很强的工程能力。
非常多的数据。因为要进行数据研究，首先要有大量的可用数据。
例如，NVIDIA和美国的国家科学计算应用中心有很多合作，也非常喜欢和他们合作，因为他们解决的是世界上最难的一些问题，如气候变化、基因测序、个性化医疗，以及天气物理等非常复杂的问题;NVIDIA和西门子医疗有很多的合作，因为他们的工程能力非常强，对医疗健康及整个医学的认识程度是非常深的，NVIDIA和他们之间的合作非常愉快;和阿里巴巴的合作，NVIDIA也是看到了他们工程师的能力非常强(支撑了他们双十一、双十二的交易平台)，相信NVIDIA可以从他们那里学到很多东西，他们也可以从NVIDIA学到一些东西。
支持开源
NVIDIA具有拥抱开源的传统，即便是vGPU，NVIDIA也有一个针对于开源的SDK，有些公司就是利用NVIDIA这个SDK实施的开源。Shanker Trivedi谈到了一个基本宗旨：对于在数据中心生态系统中实现加速计算普遍化有意义的开源项目，NVIDIA都会去支持。
除了vGPU SDK，支持Linux，以及之前做的Ganglia、LSF平台等一系列的开源项目，NVIDIA目前也正在开展KVM、Docker、Mesos等开源项目，并在网站上给开发者提供如何在GPU上使用Docker的用户指南。Shanker Trivedi相信这些项目会增加对数据中心加速计算的生态系统的支持。现在，Docker用户指南已成为NVIDIA网站下载量排行前几位的文档。
当然，开源是技术而不是解决方案，对于企业来说，他们还需要相应的支持，所以，NVIDIA公司也会全力提供企业级的支持。
扶持初创企业
从一家非常小的初创企业起家，NVIDIA了解初创企业的需求和潜力，认为初创企业最重要的是保持创新力，能够进行前沿产品的开发，并为此开展针对初创企业的工作。Shanker Trivedi列举了四个方面的例子。
新兴企业峰会。NVIDIA有一个新兴企业峰会，这是一个有竞赛性质的国际论坛，针对那些在加速视觉计算方面做得最好的新兴企业，当他们的展示成果胜出，NVIDIA会给予十万美元的奖励，在每年的GPU开发者大会(GTC)上进行最终的颁奖。NVIDIA也把新兴企业峰会的概念带到了更多的初创企业聚集的地方，包括在英国伦敦，在以色列特拉维夫，中国上海，去年在北京，NVIDIA都举办过类似的活动。
加速计算云化。对初创企业来说，他们可能资金有限，要想完全投资自己的系统比较困难，那NVIDIA会和一些云服务商携手，像中国的阿里云，像IBM的云服务部门等，从而使得这些小企业可以用从云端获取服务的方式，来进行加速计算，应用在高性能计算，人工智能等或者其他的一些应用领域。
市场对接。初创企业在市场销售方面也是需要一些帮助的，NVIDIA也在帮助初创企业寻找市场方面，开展了一些工作，比如说帮助这些初创企业去对接对他们产品有需求的一些大企业等，这种例子，在美国市场，在中国市场都有，通过帮助初创企业对接一些潜在客户，来帮助他们增加收入。
开发者社区。NVIDIA开发者项目里的开发者，他们可以抢先使用一些NVIDIA最新推出的技术，并在社区中交流他们在技术开发，代码开发等方面的经验，使得参与者能够保持前沿的创新性。
深耕中国市场
NVIDIA进入中国市场已经很长时间，包括在游戏领域，在高性能计算领域，NVIDIA在中国建立GPU教育中心，也已经有七年左右的时间。Shanker Trivedi谈到，中国具有从芯片到系统、集成、虚拟化、数据库、中间件应用的强大生态链，BAT、搜狐、网易、优酷土豆、京东等众多的大型互联网企业，以及浓厚的创业文化，尤其是图形图像、视频方面，出现了Face++、格灵深瞳、衣+(Dress+)等在深度学习、计算机视觉方向创业的公司，这些只有在美国才有可能看到，基于互联网的商业模式创新甚至领先于美国。基于此，NVIDIA将中国视为美国之外最重要的国家。
在中国，NVIDIA有相当强的研发工程能力，NVIDIA非常支持“技术应更多依赖于本地研发，而不是依靠进口”的理念。NVIDIA一直以来也是在继续坚持助力中国本地的研究机构、大公司、创业公司、系统供应商等利用GPU来开展创新。
据Ashok Pandey介绍，在教育和科研机构合作这一方面，包括开发和研究，NVIDIA在中国做了很多的工作，包括合作建立三个GPU卓越中心(清华大学、中国科学院、交大)，12个研究中心，25个教育中心。除此之外，在本地合作伙伴方面，曙光、浪潮、华为等，包括一些大客户，都是NVIDIA的服务器、云服务的合作伙伴，在技术、新产品研发方面做了很多的合作。包括GRID软件，不仅支持VMware和Citrix，也支持华为。