Fin de la asistencia de NVIDIA P100

Las GPUs NVIDIA P100 en Google Cloud alcanzarán el final de la asistencia (EOS) el 15 de septiembre de 2026.

¿Qué debo saber?

Después del 15 de septiembre de 2026, no podrás crear ni acceder a ningún recurso de Google Cloudque ejecute GPUs NVIDIA P100. Esta baja afecta los recursos de los siguientes servicios:

  • Compute Engine: Instancias de VM
  • Google Kubernetes Engine (GKE): nodos
  • Gemini Enterprise Agent Platform: modelos, trabajos y extremos
  • Cloud Workstations: Estaciones de trabajo
  • Dataflow: Trabajos de canalización
  • Managed Service para Apache Spark: clústeres y lotes sin servidores
  • Instancias de Deep Learning VM y Container-Optimized OS

Cómo afectará este EOS a mis recursos existentes

Hasta el 15 de septiembre de 2026, tus recursos que ejecutan GPUs NVIDIA P100 no se verán afectados. Sin embargo, tus proyectos podrían estar en riesgo, porque ejecutas un modelo de GPU que se acerca a su EOS. Los productos o las funciones de EOS no son compatibles con Google Cloud.

¿Qué debo hacer?

Para migrar tus cargas de trabajo a las GPUs compatibles, debes elegir un nuevo modelo de GPU, revisar su disponibilidad en tus regiones y, luego, migrar tus cargas de trabajo.

Elige un modelo de GPU

Te recomendamos que migres a las GPUs NVIDIA T4 o L4. Para determinar el mejor modelo de GPU para tu carga de trabajo, compara las siguientes opciones:

Función NVIDIA T4 NVIDIA L4
Ideal para Inferencia rentable, entrenamiento de modelos pequeños de aprendizaje automático (AA), análisis de datos y cargas de trabajo heredadas. Inferencias de IA de alto rendimiento, IA generativa, transmisión de contenido multimedia y gráficos. Las GPU L4 proporcionan hasta cuatro veces el rendimiento de las GPU T4.
Arquitectura y memoria Arquitectura Turing con 16 GB de memoria de GPU GDDR6. Arquitectura Ada Lovelace con 24 GB de memoria de GPU GDDR6.
Series de máquinas N1 de uso general Con optimización de acelerador G2
Ruta de migración Actualización in situ: Modifica tu VM existente para cambiar a una T4 in situ sin migrar datos. Migración de VM nueva: Mueve a una VM nueva para realizar la transición a la serie de máquinas G2.

Para obtener una lista completa y una comparación de todos los modelos de GPU, consulta Tipos de máquinas con GPU.

Revisa las ubicaciones disponibles

Para verificar que el modelo de GPU seleccionado esté disponible, revisa los detalles de ubicación de tu servicio:

Migra tus cargas de trabajo

Según el servicio que utilices, selecciona una de las siguientes rutas de transición:

Cargas de trabajo de Compute Engine

Según el tipo de máquina y el modelo de GPU al que quieras cambiar, elige uno de los siguientes métodos:

Cómo trasladar a una VM nueva

Debes pasar a una VM nueva si el modelo de GPU nuevo no es compatible con la zona de la VM existente o si cambias a una GPU que se ejecuta en un tipo de máquina optimizado para acelerador.

Para cambiar a una VM nueva, completa los siguientes pasos:

  1. Si tu VM existente usa discos SSD locales que contienen datos que deseas conservar, mueve el contenido de esos discos a un volumen de Persistent Disk.

  2. Crea una VM nueva. Por ejemplo, para crear una VM que se ejecute en el tipo de máquina G2 (NVIDIA L4), consulta Crea una instancia de G2.

  3. Mueve los volúmenes de disco persistente de la VM anterior a la nueva. Para ello, desconecta el volumen de Persistent Disk de la VM anterior y agrégalo a la VM nueva. Como alternativa, puedes transferir archivos de una VM a la otra.

  4. Opcional: Mueve los datos guardados de los volúmenes de Persistent Disk a un disco SSD local.

  5. Reasigna las direcciones IP estáticas que estaban asociadas con la VM original a la nueva VM.

  6. Instala los controladores de GPU en la VM.

  7. Instala tus aplicaciones en la VM nueva.

  8. Borra la VM anterior.

Modifica tu VM existente

Si el nuevo modelo de GPU al que deseas cambiar es compatible con la misma zona y se ejecuta en los tipos de máquinas de uso general N1, puedes modificar tu VM existente para cambiar de una NVIDIA P100 al nuevo modelo de GPU.

Console

Para modificar el tipo de GPU en la consola, completa los siguientes pasos:

  1. Verifica que tengas suficiente cuota para el nuevo tipo de GPU.
  2. Verifica que todas las aplicaciones importantes estén detenidas en la VM.

  3. En la consola de Google Cloud , ve a la página Instancias de VM.

    Ir a Instancias de VM

  4. Haz clic en el nombre de la VM que ejecuta la GPU NVIDIA P100. Se abrirá la página Detalles de la instancia de VM.

  5. Haz clic en Detener. Si no hay una opción de Detener, haz clic en Más acciones > Detener. Consulta el panel de notificaciones para ver cuándo se detiene la VM.

  6. Haz clic en Editar y, luego, completa los siguientes pasos:

    1. En la sección Configuración de la máquina, selecciona la familia de máquinas GPU.
    2. En la lista Tipo de GPU, cambia el modelo de GPU de NVIDIA P100 a tu nuevo modelo de GPU.

  7. Para aplicar los cambios, haz clic en Guardar.

  8. Para reiniciar la VM, haz clic en Iniciar/Reanudar.

gcloud

Para modificar el tipo de GPU con Google Cloud CLI, completa los siguientes pasos:

  1. Verifica que tengas suficiente cuota para el nuevo tipo de GPU.
  2. Verifica que todas las aplicaciones importantes estén detenidas en la VM.

  3. Exporta la configuración de la VM a un archivo YAML local:

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

  4. Abre el archivo config.yaml exportado y actualiza el bloque guestAccelerators:

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

    Asegúrate de que scheduling.onHostMaintenance esté configurado como TERMINATE en el bloque scheduling:

    scheduling:
 automaticRestart: true
 onHostMaintenance: TERMINATE

  5. Detén la VM.

    gcloud compute instances stop VM_NAME \
   --zone=ZONE

  6. Aplica la configuración modificada con el comando update-from-file.

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

  7. Inicia la VM.

    gcloud compute instances start VM_NAME \
   --zone=ZONE

Reemplaza lo siguiente:

  • PROJECT_ID: el ID de tu proyecto
  • VM_NAME: El nombre de la instancia de VM
  • ZONE: la zona donde se ubica la VM.
  • ACCELERATOR_COUNT: Es la cantidad de GPUs que deseas conectar.
  • ACCELERATOR_TYPE: Es el modelo de GPU (por ejemplo,nvidia-tesla-t4).

REST

Para modificar el tipo de GPU con la API de Compute Engine, completa los siguientes pasos:

  1. Verifica que tengas suficiente cuota para el nuevo tipo de GPU.
  2. Verifica que todas las aplicaciones importantes estén detenidas en la VM.

  3. Detén la VM.

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

  4. Actualiza las opciones de programación en la VM detenida para que se finalice durante el mantenimiento del host.

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

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

  5. Llama a setMachineResources para agregar o modificar las GPUs conectadas.

    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. Inicia la VM.

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

    Reemplaza lo siguiente:

    • PROJECT_ID: el ID de tu proyecto
    • VM_NAME: El nombre de la instancia de VM
    • ZONE: la zona donde se ubica la VM.
    • ACCELERATOR_COUNT: La cantidad de GPUs que deseas conectar.
    • ACCELERATOR_TYPE: Es el modelo de GPU (por ejemplo, nvidia-tesla-t4).

Otras Google Cloud cargas de trabajo

Si tus cargas de trabajo se ejecutan en servicios que no son Compute Engine, como GKE, Gemini Enterprise Agent Platform, Cloud Workstations, Dataflow o Managed Service para Apache Spark, debes hacer lo siguiente:

  1. Actualiza tus configuraciones para que hagan referencia a un modelo de GPU compatible.

    • En el caso de GKE, Gemini Enterprise Agent Platform o Cloud Workstations, actualiza tus plantillas de configuración.
    • En el caso de Dataflow, actualiza las especificaciones de tu canalización.
    • En el caso de Managed Service para Apache Spark, actualiza las definiciones de tu clúster.

    Para obtener instrucciones sobre cómo configurar las GPUs para tu servicio, consulta la documentación del producto de ese servicio.

  2. Reinicia o vuelve a crear tus recursos.

¿Qué sigue?