NVIDIA P100 지원 종료

NVIDIA P100 GPU는 Google Cloud **2026년 9월 15일** 에 지원 종료 (EOS)됩니다.

알아두어야 할 사항은 무엇인가요?

2026년 9월 15일 이후에는 NVIDIA P100 GPU를 실행하는 리소스를 만들거나 액세스할 수 없습니다. Google Cloud 이 지원 중단은 다음 서비스의 리소스에 영향을 미칩니다.

• Compute Engine: VM 인스턴스
• Google Kubernetes Engine (GKE): 노드
• Gemini Enterprise Agent Platform: 모델, 작업, 엔드포인트
• Cloud Workstations: 워크스테이션
• Dataflow: 파이프라인 작업
• Managed Service for Apache Spark: 클러스터 및 서버리스 일괄
• Deep Learning VM 및 Container-Optimized OS 인스턴스

이 EOS가 기존 리소스에 미치는 영향은 무엇인가요?

2026년 9월 15일까지 NVIDIA P100 GPU를 실행하는 리소스는 영향을 받지 않습니다. 하지만 EOS에 가까워지는 GPU 모델을 실행하고 있으므로 프로젝트가 위험에 처할 수 있습니다. EOS 제품 또는 기능은 에서 지원되지 않습니다 Google Cloud.

어떤 조치를 취해야 하나요?

워크로드를 지원되는 GPU로 전환하려면 새 GPU 모델을 선택하고 리전에서 사용 가능 여부를 검토한 후 워크로드를 마이그레이션해야 합니다.

GPU 모델 선택

NVIDIA T4 또는 L4 GPU로 이동하는 것이 좋습니다. 워크로드에 가장 적합한 GPU 모델을 결정하려면 다음 옵션을 비교하세요.

기능	NVIDIA T4	NVIDIA L4
권장	비용 효율적인 추론, 소규모 머신러닝 (ML) 모델 학습, 데이터 분석, 기존 워크로드	고성능 AI 추론, 생성형 AI, 미디어 스트리밍, 그래픽 L4 GPU는 T4 GPU의 최대 4배 성능을 제공합니다.
아키텍처 및 메모리	16GB GDDR6 GPU 메모리가 있는 Turing 아키텍처	24GB GDDR6 GPU 메모리가 있는 Ada Lovelace 아키텍처
머신 시리즈	N1 범용	G2 가속기 최적화
마이그레이션 경로	인플레이스 업그레이드: 기존 VM을 수정하여 데이터를 마이그레이션하지 않고 T4 인플레이스로 전환합니다.	새 VM 마이그레이션: 새 VM으로 이동하여 G2 머신 시리즈로 전환합니다.

모든 GPU 모델의 전체 목록과 비교는 GPU 머신 유형을 참조하세요.

사용 가능한 위치 검토

선택한 GPU 모델을 사용할 수 있는지 확인하려면 서비스의 위치 세부정보를 검토하세요.

• Gemini Enterprise Agent Platform: Gemini Enterprise Agent Platform 가속기 위치를 검토합니다.
• Cloud Workstations: 리전 및 영역별 Cloud Workstations GPU 가용성을 검토합니다.
• 기타 모든 서비스: 사용 가능한 GPU 리전 및 영역을 검토합니다.

워크로드 마이그레이션

사용하는 서비스에 따라 다음 전환 경로 중 하나를 선택합니다.

Compute Engine 워크로드

전환하려는 머신 유형 및 GPU 모델에 따라 다음 방법 중 하나 를 선택합니다.

• 가속기 최적화 머신 유형의 경우 새 VM으로 이동합니다.
• N1 범용 머신 유형에서 실행되는 다른 GPU 모델의 경우 기존 VM을 수정합니다.

새 VM으로 이동

새 GPU VM 모델이 기존 VM 영역에서 지원되지 않거나 가속기 최적화 머신 유형에서 실행되는 GPU로 전환하는 경우 새 VM으로 이동해야 합니다.

새 VM으로 이동하려면 다음 단계를 완료하세요.

1. 기존 VM에서 유지하려는 데이터가 포함된 로컬 SSD 디스크를 사용하는 경우 해당 디스크 콘텐츠를 영구 디스크 볼륨으로 이동합니다.

2. 새 VM을 만듭니다. 예를 들어 G2 (NVIDIA L4) 머신 유형에서 실행되는 VM을 만들려면 G2 인스턴스 만들기를 참조하세요.

   참고: 기존 VM의 대부분의 구성을 재사용하려면 유사한 항목 만들기 옵션을 사용하면 됩니다. 하지만 GPU 유형을 업데이트해야 합니다.

3. 영구 디스크 볼륨을 이전 VM에서 새 VM으로 이동합니다. 이렇게 하려면 이전 VM에서 영구 디스크 볼륨을 분리하고 새 VM에 추가하면 됩니다. 또는 한 VM에서 다른 VM으로 파일을 전송 하면 됩니다.

4. (선택사항) 저장된 데이터를 영구 디스크 볼륨에서 로컬 SSD 디스크로 다시 이동합니다.

5. 원래 VM과 연결된 모든 고정 IP 주소를 새 VM에 재할당합니다.

6. VM에 GPU 드라이버를 설치합니다.

7. 새 VM에 애플리케이션을 설치합니다.

8. 이전 VM을 삭제합니다.

기존 VM 수정

전환하려는 새 GPU 모델이 동일한 영역에서 지원되고 N1 범용 머신 유형에서 실행되는 경우 기존 VM을 수정하여 NVIDIA P100에서 새 GPU 모델로 전환할 수 있습니다.

콘솔

콘솔에서 GPU 유형을 수정하려면 다음 단계를 완료하세요.

1. 새 GPU 유형에 대한 할당량이 충분한지 확인합니다.
2. VM에서 중요 애플리케이션이 모두 중지됐는지 확인합니다.

3. 콘솔에서 VM 인스턴스 페이지로 이동합니다. Google Cloud

   VM 인스턴스로 이동

4. NVIDIA P100 GPU를 실행하는 VM의 이름을 클릭합니다. VM 인스턴스 세부정보 페이지가 열립니다.

5. 중지를 클릭합니다. **중지** 옵션이 없으면 **작업 더보기 >** **중지**를 클릭합니다. 알림 패널을 확인하여 VM이 중지된 시점을 확인할 수 있습니다.

6. 수정 을 클릭한 후 다음 단계를 완료합니다.

   1. 머신 구성 섹션에서 GPU 머신 계열을 선택합니다.
   2. GPU 유형 목록에서 GPU 모델을 NVIDIA P100에서 새 GPU 모델로 변경합니다.

7. 변경사항을 적용하려면 저장 을 클릭합니다.

8. VM을 다시 시작하려면 시작/재개 를 클릭합니다.

gcloud

Google Cloud CLI를 사용하여 GPU 유형을 수정하려면 다음 단계를 완료하세요.

1. 새 GPU 유형에 대한 할당량이 충분한지 확인합니다.
2. VM에서 중요 애플리케이션이 모두 중지됐는지 확인합니다.

3. VM 구성을 로컬 YAML 파일로 내보냅니다.

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

4. 내보낸 config.yaml 파일을 열고 guestAccelerators 블록을 업데이트합니다.

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

   scheduling 블록에서 scheduling.onHostMaintenance가 TERMINATE로 설정되어 있는지 확인합니다.

   scheduling:
    automaticRestart: true
    onHostMaintenance: TERMINATE

5. VM을 중지합니다.

   gcloud compute instances stop VM_NAME \
      --zone=ZONE
   

6. update-from-file 명령어를 사용하여 수정된 구성을 적용합니다.

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

7. VM을 시작합니다.

   gcloud compute instances start VM_NAME \
      --zone=ZONE
   

다음을 바꿉니다.

• PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
• VM_NAME: VM 인스턴스의 이름입니다.
• ZONE: VM이 있는 영역입니다.
• ACCELERATOR_COUNT: 연결할 GPU 수입니다.
• ACCELERATOR_TYPE: GPU 모델 (예: nvidia-tesla-t4)입니다.

REST

Compute Engine API를 사용하여 GPU 유형을 수정하려면 다음 단계를 완료하세요.

1. 새 GPU 유형에 대한 할당량이 충분한지 확인합니다.
2. VM에서 중요 애플리케이션이 모두 중지됐는지 확인합니다.

3. VM을 중지합니다.

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

4. 중지된 VM의 예약 옵션을 업데이트하여 호스트 유지보수 중에 종료합니다.

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

5. setMachineResources를 호출하여 연결된 GPU를 추가하거나 수정합니다.

   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. VM을 시작합니다.

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

   다음을 바꿉니다.

   • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
   • VM_NAME: VM 인스턴스의 이름입니다.
   • ZONE: VM이 있는 영역입니다.
   • ACCELERATOR_COUNT: 연결할 GPU 수입니다.
   • ACCELERATOR_TYPE: GPU 모델 (예: nvidia-tesla-t4)입니다.

기타 Google Cloud 워크로드

워크로드가 GKE, Gemini Enterprise Agent Platform, Cloud Workstations, Dataflow, Managed Service for Apache Spark와 같은 Compute Engine 이외의 서비스에서 실행되는 경우 다음을 수행해야 합니다.

1. 지원되는 GPU 모델을 참조하도록 구성을 업데이트합니다.

   • GKE, Gemini Enterprise Agent Platform 또는 Cloud Workstations의 경우 구성 템플릿을 업데이트합니다.
   • Dataflow의 경우 파이프라인 사양을 업데이트합니다.
   • Managed Service for Apache Spark의 경우 클러스터 정의를 업데이트합니다.

   서비스의 GPU 구성에 대한 안내는 해당 서비스의 제품 문서를 참조하세요.

2. 리소스를 다시 시작하거나 다시 만듭니다.

다음 단계

• GPU에 대해 자세히 알아봅니다.
• GPU 가격 책정 검토하기