NVIDIA P100 のサポート終了

Google Cloud の NVIDIA P100 GPU は、2026 年 9 月 15 日にサポート終了（EOS）となります。

必知事項

2026 年 9 月 15 日以降、NVIDIA P100 GPU を実行する Google Cloudリソースの作成やアクセスができなくなります。この非推奨は、次のサービスの各リソースに影響します。

  • Compute Engine: VM インスタンス
  • Google Kubernetes Engine（GKE）: ノード
  • Gemini Enterprise Agent Platform: モデル、ジョブ、エンドポイント
  • Cloud Workstations: ワークステーション
  • Dataflow: パイプライン ジョブ
  • Managed Service for Apache Spark: クラスタとサーバーレス バッチ
  • Deep Learning VM インスタンスと Container-Optimized OS インスタンス

既存のリソースに対するこの EOS の影響

2026 年 9 月 15 日まで、NVIDIA P100 GPU を実行するリソースは影響を受けません。ただし、EOS に近づいている GPU モデルを実行しているため、プロジェクトが危険にさらされる可能性があります。EOS プロダクトまたは機能は Google Cloudではサポートされていません。

必要なご対応

ワークロードをサポートされている GPU に移行するには、新しい GPU モデルを選択し、リージョンでの可用性を確認してから、ワークロードを移行する必要があります。

GPU モデルを選択する

最新の GPU の代替手段（具体的には G2 または G4 マシンシリーズ）に移行することをおすすめします。ワークロードに最適な GPU モデルを判断するには、次のオプションを比較します。

機能 G2（NVIDIA L4） G4（NVIDIA RTX PRO 6000）
最適な用途 高性能 AI 推論、生成 AI、メディア ストリーミング、グラフィック。L4 GPU は、T4 GPU の最大 4 倍のパフォーマンスを提供します。 高性能シミュレーション、NVIDIA Omniverse ワークロード、3D グラフィック レンダリング、ローカル LLM ファインチューニングと推論、仮想ワークステーション（vWS）、フラクショナル GPU（vGPU）共有。
アーキテクチャとメモリ 24 GB GDDR6 GPU メモリを備えた Ada Lovelace アーキテクチャ。 GPU あたり 96 GB の GPU メモリを備えた Blackwell アーキテクチャ。
マシンシリーズ G2 アクセラレータ最適化 G4 アクセラレータ最適化
移行パス 新しい VM への移行: 新しい VM に移動することで、G2 マシンシリーズに移行します。 新しい VM の移行: 新しい VM に移動することで、G4 マシンシリーズに移行します。

すべての GPU モデルの包括的なリストと比較については、GPU マシンタイプをご覧ください。

利用可能な地域を確認する

選択した GPU モデルが使用可能であることを確認するには、サービスのロケーションの詳細を確認します。

ワークロードの移行

使用するサービスに基づいて、次のいずれかの移行パスを選択します。

Compute Engine ワークロード

切り替えるマシンタイプと GPU モデルに応じて、次のいずれかの方法を選択します。

新しい VM に移動する

新しい GPU モデルが既存の VM のゾーンでサポートされていない場合や、アクセラレータ最適化マシンタイプで実行される GPU に切り替える場合は、新しい VM に移行する必要があります。

新しい VM に移動するには、次の手順を完了します。

  1. 保持するデータを含むローカル SSD ディスクを既存の VM で使用している場合は、それらのディスクの内容を Persistent Disk ボリュームに移動します。

  2. 新しい VM を作成します。たとえば、G2（NVIDIA L4）マシンタイプで実行される VM を作成するには、G2 インスタンスを作成するをご覧ください。

  3. Persistent Disk ボリュームを古い VM から新しい VM に移動します。これを行うには、古い VM から Persistent Disk ボリュームを接続解除し、新しい VM に追加します。また、ある VM から別の VM にファイルを転送することもできます。

  4. 省略可: Persistent Disk ボリュームに保存されたデータをローカル SSD ディスクに戻します。

  5. 元の VM に関連付けられていたすべての静的 IP アドレスを新しい VM に再割り当てします。

  6. VM に GPU ドライバをインストールします。

  7. 新しい VM にアプリケーションをインストールします。

  8. 古い VM を削除します。

既存の VM を変更する

切り替え先の新しい GPU モデルが同じゾーンでサポートされ、N1 汎用マシンタイプで実行されている場合は、既存の VM を変更して NVIDIA P100 から新しい GPU モデルに切り替えることができます。

コンソール

コンソールで GPU タイプを変更するには、次の操作を行います。

  1. 新しい GPU タイプの使用に十分な割り当てがあることを確認します。
  2. VM 上のすべての重要なアプリケーションが停止していることを確認します。

  3. Google Cloud コンソールで、[VM インスタンス] ページに移動します。

    [VM インスタンス] に移動

  4. NVIDIA P100 GPU を実行している VM の名前をクリックします。[VM インスタンスの詳細] ページが開きます。

  5. [停止] をクリックします。[停止] オプションがない場合は、 [その他の操作] > [停止] をクリックします。VM が停止するタイミングは、通知パネルで確認できます。

  6. [編集] をクリックして、次の手順を行います。

    1. [マシンの構成] セクションで、[GPU] マシン ファミリーを選択します。
    2. [GPU のタイプ] リストから、GPU モデルを NVIDIA P100 から新しい GPU モデルに変更します。

  7. 変更を適用するには、[保存] をクリックします。

  8. VM を再起動するには、[開始 / 再開] をクリックします。

gcloud

Google Cloud CLI を使用して GPU タイプを変更するには、次の操作を行います。

  1. 新しい GPU タイプの使用に十分な割り当てがあることを確認します。
  2. VM 上のすべての重要なアプリケーションが停止していることを確認します。

  3. VM 構成をローカルの YAML ファイルにエクスポートします。

    gcloud compute instances export VM_NAME \
   --destination=config.yaml \
   --zone=ZONE

  4. エクスポートした config.yaml ファイルを開き、guestAccelerators ブロックを更新します。

    guestAccelerators:
- acceleratorCount: ACCELERATOR_COUNT
 acceleratorType: https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/acceleratorTypes/ACCELERATOR_TYPE

    scheduling ブロックで scheduling.onHostMaintenance が TERMINATE に設定されていることを確認します。

    scheduling:
 automaticRestart: true
 onHostMaintenance: TERMINATE

  5. VM を停止します。

    gcloud compute instances stop VM_NAME \
   --zone=ZONE

  6. update-from-file コマンドを使用して、変更した構成を適用します。

    gcloud compute instances update-from-file VM_NAME \
   --source=config.yaml \
   --most-disruptive-allowed-action=RESTART \
   --zone=ZONE

  7. VM を起動します。

    gcloud compute instances start VM_NAME \
   --zone=ZONE

次のように置き換えます。

  • PROJECT_ID: プロジェクト ID。
  • VM_NAME: VM インスタンスの名前。
  • ZONE: VM が配置されているゾーン。
  • ACCELERATOR_COUNT: 割り当てる GPU の数。
  • ACCELERATOR_TYPE: GPU モデル（nvidia-tesla-t4 など）。

REST

Compute Engine API を使用して GPU タイプを変更するには、次の操作を行います。

  1. 新しい GPU タイプの使用に十分な割り当てがあることを確認します。
  2. VM 上のすべての重要なアプリケーションが停止していることを確認します。

  3. VM を停止します。

    POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/instances/VM_NAME/stop

  4. 停止した VM のスケジューリング オプションを更新して、ホスト メンテナンス中に終了するようにします。

    POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/instances/VM_NAME/setScheduling

{
 "onHostMaintenance": "TERMINATE",
 "automaticRestart": true
}

  5. setMachineResources を呼び出して、アタッチされた GPU を追加または変更します。

    POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/instances/VM_NAME/setMachineResources

{
 "guestAccelerators": [
   {
     "acceleratorCount": ACCELERATOR_COUNT,
     "acceleratorType": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/acceleratorTypes/ACCELERATOR_TYPE"
   }
 ]
}

  6. VM を起動します。

    POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/instances/VM_NAME/start

    次のように置き換えます。

    • PROJECT_ID: プロジェクト ID。
    • VM_NAME: VM インスタンスの名前。
    • ZONE: VM が配置されているゾーン。
    • ACCELERATOR_COUNT: アタッチする GPU の数。
    • ACCELERATOR_TYPE: GPU モデル（nvidia-tesla-t4 など）。

その他のワークロード Google Cloud

ワークロードが Compute Engine 以外のサービス（GKE、Gemini Enterprise Agent Platform、Cloud Workstations、Dataflow、Managed Service for Apache Spark など）で実行されている場合は、次の操作を行う必要があります。

  1. サポートされている GPU モデルを参照するように構成を更新します。

    • GKE、Gemini Enterprise Agent Platform、Cloud Workstations の場合は、構成テンプレートを更新します。
    • Dataflow の場合は、パイプラインの仕様を更新します。
    • Managed Service for Apache Spark の場合は、クラスタ定義を更新します。

    サービスに GPU を構成する手順については、そのサービスのプロダクト ドキュメントをご覧ください。

  2. リソースを再起動するか、再作成します。

次のステップ