Fine del supporto di NVIDIA P100

Le GPU NVIDIA P100 su Google Cloud raggiungeranno la fine del supporto (EOS) il 15 settembre 2026.

Cosa devo sapere

Dopo il 15 settembre 2026, non potrai creare o accedere a risorse Google Cloud che eseguono GPU NVIDIA P100. Questo ritiro riguarda le risorse per i seguenti servizi:

• Compute Engine: istanze VM
• Google Kubernetes Engine (GKE): nodi
• Piattaforma agentica Gemini Enterprise: modelli, job ed endpoint
• Cloud Workstations: workstation
• Dataflow: job della pipeline
• Managed Service for Apache Spark: cluster e batch serverless
• Istanze di Deep Learning VM e Container-Optimized OS

In che modo questa fine del supporto influirà sulle mie risorse esistenti

Fino al 15 settembre 2026, le tue risorse che eseguono GPU NVIDIA P100 non sono interessate. Tuttavia, i tuoi progetti potrebbero essere a rischio perché stai utilizzando un modello di GPU con fine del supporto imminente. I prodotti o le funzionalità EOS non sono supportati da Google Cloud.

Cosa devo fare

Per eseguire la transizione dei tuoi carichi di lavoro alle GPU supportate, devi scegliere un nuovo modello di GPU, controllarne la disponibilità nelle tue regioni e poi eseguire la migrazione dei carichi di lavoro.

Scegliere un modello di GPU

Ti consigliamo di passare alle GPU NVIDIA T4 o L4. Per determinare il modello di GPU migliore per il tuo workload, confronta le seguenti opzioni:

Funzionalità	NVIDIA T4	NVIDIA L4
Ideale per	Inferenza conveniente, addestramento di piccoli modelli di machine learning (ML), analisi dei dati e workload legacy.	Inferenza AI ad alte prestazioni, AI generativa, streaming multimediale e grafica. Le GPU L4 offrono prestazioni fino a quattro volte superiori rispetto alle GPU T4.
Architettura e memoria	Architettura Turing con 16 GB di memoria GPU GDDR6.	Architettura Ada Lovelace con 24 GB di memoria GPU GDDR6.
Serie di macchine	N1 per uso generico	G2 ottimizzato per l'acceleratore
Percorso di migrazione	Upgrade in loco: modifica la VM esistente per passare a una T4 in loco senza eseguire la migrazione dei dati.	Migrazione di una nuova VM: Passa a una nuova VM per eseguire la transizione alla serie di macchine G2.

Per un elenco completo e un confronto di tutti i modelli di GPU, consulta Tipi di macchine GPU.

Rivedere le località disponibili

Per verificare che il modello di GPU selezionato sia disponibile, esamina i dettagli della località per il tuo servizio:

• Gemini Enterprise Agent Platform: consulta le posizioni degli acceleratori di Gemini Enterprise Agent Platform.
• Cloud Workstations: consulta la disponibilità delle GPU di Cloud Workstations per regione e zona.
• Per tutti gli altri servizi: esamina le regioni e le zone GPU disponibili.

Migrazione dei carichi di lavoro

In base al servizio che utilizzi, seleziona uno dei seguenti percorsi di transizione:

Workload di Compute Engine

A seconda del tipo di macchina e del modello di GPU a cui vuoi passare, scegli uno dei seguenti metodi:

• Per i tipi di macchine ottimizzate per l'acceleratore, passa a una nuova VM.
• Per un altro modello di GPU che funziona su un tipo di macchina per uso generico N1, modifica la VM esistente.

Passa a una nuova VM

Devi passare a una nuova VM se il nuovo modello di GPU non è supportato nella zona della VM esistente o se stai passando a una GPU che funziona su un tipo di macchina ottimizzata per l'acceleratore.

Per passare a una nuova VM, completa i seguenti passaggi:

1. Se la VM esistente utilizza dischi SSD locali contenenti dati che vuoi conservare, sposta i loro contenuti su un volume Persistent Disk.

2. Crea una nuova VM. Ad esempio, per creare una VM che viene eseguita sul tipo di macchina G2 (NVIDIA L4), consulta Crea un'istanza G2.

   Nota: per riutilizzare la maggior parte delle configurazioni delle VM esistenti, puoi utilizzare l'opzione Crea simile. Tuttavia, ricordati di aggiornare il tipo di GPU.

3. Sposta i volumi di dischi permanenti dalla vecchia VM alla nuova. Per farlo, scollega il volume Persistent Disk dalla vecchia VM e aggiungilo alla nuova. In alternativa, puoi trasferire file da una VM all'altra.

4. (Facoltativo) Sposta i dati salvati dai volumi Persistent Disk su un disco SSD locale.

5. Riassegna gli indirizzi IP statici associati alla VM originale alla nuova VM.

6. Installa i driver GPU sulla VM.

7. Installa le applicazioni sulla nuova VM.

8. Elimina la vecchia VM.

Modifica la VM esistente

Se il nuovo modello di GPU a cui vuoi passare è supportato nella stessa zona e funziona con i tipi di macchina N1 per uso generico, puoi modificare la VM esistente per passare da una NVIDIA P100 al nuovo modello di GPU.

Console

Per modificare il tipo di GPU nella console, completa i seguenti passaggi:

1. Verifica di avere una quota sufficiente per il nuovo tipo di GPU.
2. Verifica che tutte le applicazioni critiche siano arrestate sulla VM.

3. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Istanze VM.

   Vai a Istanze VM

4. Fai clic sul nome della VM in esecuzione sulla GPU NVIDIA P100. Viene visualizzata la pagina Dettagli istanza VM.

5. Fai clic su Arresta. Se non è presente l'opzione Arresta, fai clic su Altre azioni > Arresta. Controlla il pannello Notifiche per vedere quando la VM viene interrotta.

6. Fai clic su Modifica e poi completa i passaggi seguenti:

   1. Nella sezione Configurazione macchina, seleziona la famiglia di macchine GPU.
   2. Nell'elenco Tipo di GPU, modifica il modello di GPU da NVIDIA P100 al nuovo modello di GPU.

7. Per applicare le modifiche, fai clic su Salva.

8. Per riavviare la VM, fai clic su Avvia/Riprendi.

gcloud

Per modificare il tipo di GPU utilizzando Google Cloud CLI, completa i seguenti passaggi:

1. Verifica di avere una quota sufficiente per il nuovo tipo di GPU.
2. Verifica che tutte le applicazioni critiche siano arrestate sulla VM.

3. Esporta la configurazione della VM in un file YAML locale:

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

4. Apri il file config.yaml esportato e aggiorna il blocco guestAccelerators:

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

   Assicurati che scheduling.onHostMaintenance sia impostato su TERMINATE nel blocco scheduling:

   scheduling:
    automaticRestart: true
    onHostMaintenance: TERMINATE

5. Arresta la VM.

   gcloud compute instances stop VM_NAME \
      --zone=ZONE
   

6. Applica la configurazione modificata utilizzando il comando update-from-file.

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

7. Avvia la VM.

   gcloud compute instances start VM_NAME \
      --zone=ZONE
   

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
• VM_NAME: il nome dell'istanza VM.
• ZONE: la zona in cui si trova la VM.
• ACCELERATOR_COUNT: il numero di GPU che vuoi collegare.
• ACCELERATOR_TYPE: il modello di GPU (ad esempio,nvidia-tesla-t4).

REST

Per modificare il tipo di GPU utilizzando l'API Compute Engine, completa i seguenti passaggi:

1. Verifica di avere una quota sufficiente per il nuovo tipo di GPU.
2. Verifica che tutte le applicazioni critiche siano arrestate sulla VM.

3. Arresta la VM.

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

4. Aggiorna le opzioni di pianificazione sulla VM arrestata in modo che venga terminata durante la manutenzione dell'host.

   POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/instances/VM_NAME/setScheduling
   
   {
    "onHostMaintenance": "TERMINATE",
    "automaticRestart": true
   }
   

5. Aggiungi o modifica le GPU collegate chiamando setMachineResources.

   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. Avvia la VM.

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

   Sostituisci quanto segue:

   • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
   • VM_NAME: il nome dell'istanza VM.
   • ZONE: la zona in cui si trova la VM.
   • ACCELERATOR_COUNT: il numero di GPU che vuoi collegare.
   • ACCELERATOR_TYPE: il modello di GPU (ad esempio, nvidia-tesla-t4).

Altri Google Cloud workload

Se i tuoi carichi di lavoro vengono eseguiti su servizi diversi da Compute Engine, come GKE, Gemini Enterprise Agent Platform, Cloud Workstations, Dataflow o Managed Service for Apache Spark, devi:

1. Aggiorna le configurazioni in modo che facciano riferimento a un modello di GPU supportato.

   • Per GKE, Gemini Enterprise Agent Platform o Cloud Workstations, aggiorna i modelli di configurazione.
   • Per Dataflow, aggiorna le specifiche della pipeline.
   • Per Managed Service for Apache Spark, aggiorna le definizioni del cluster.

   Per istruzioni sulla configurazione delle GPU per il tuo servizio, consulta la documentazione del prodotto per quel servizio.

2. Riavvia o ricrea le risorse.

Passaggi successivi

• Scopri di più sulle GPU.
• Esamina i prezzi delle GPU.