Google Cloud の NVIDIA P4 GPU は、2027 年 8 月 1 日にサポート終了（EOS）となります。
ご注意いただきたい点
2027 年 8 月 1 日以降、NVIDIA P4 GPU を実行する Google Cloudリソースの作成、起動、アクセスはできなくなります。この非推奨は、次のサービスのリソースに影響します。
- Compute Engine: Compute Engine 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 VM インスタンス
確約利用割引（CUD）
NVIDIA P4 GPU の 3 年間の確約利用割引（CUD）を購入または更新することはできなくなりました。既存の有効な 1 年間と 3 年間のコミットメントは、有効期限まで有効です。プラットフォームのサポート終了日以降に有効期限が切れる有効なコミットメントがある場合は、アカウント チームまたはテクニカル アカウント マネージャー（TAM）に連絡して、移行オプションについて話し合い、移行計画を立ててください。
この EOS が既存のリソースに与える影響
2027 年 8 月 1 日まで、NVIDIA P4 GPU を実行するリソースは引き続き正常に機能します。ただし、NVIDIA P4 GPU は EOS に近づいているため、廃止日までにワークロードを最新の GPU の代替に移行する必要があります。 Google Cloud は EOS プロダクトまたは機能をサポートしていません。
2027 年 8 月 1 日の最終廃止日をもって、 Google Cloud は NVIDIA P4 GPU を実行している残りのコンピューティング インスタンスとリソースをシャットダウンします。これらのインスタンスとリソースを作成、起動、アクセスすることはできなくなります。
ご対応のお願い
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、2027 年 8 月 1 日までにワークロードを移行します。
GPU モデルを選択する
ワークロードを最新の GPU の代替手段（特に G4 または G2 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、動画のコード変換とストリーミング、グラフィックス、軽量 ML トレーニング。L4 GPU は、P4 推論ワークロードとトランスコーディング ワークロードを直接、高効率でアップグレードします。 | 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 |
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。
- Gemini Enterprise Agent Platform: Gemini Enterprise Agent Platform アクセラレータのロケーションを確認します。
- Cloud Workstations: リージョンとゾーン別の Cloud Workstations GPU の可用性を確認します。
- 他のすべてのサービス: 利用可能な GPU のリージョンとゾーンを確認します。
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
Compute Engine ワークロードを推奨の G2（NVIDIA L4）または G4（NVIDIA RTX PRO 6000）マシンシリーズに移行するには、新しいコンピューティング インスタンスに移行する必要があります。既存のコンピューティング インスタンスを N1 汎用マシンタイプからアクセラレータ最適化マシンタイプにインプレースで変更することはできません。
新しいコンピューティング インスタンスに移行する手順は次のとおりです。
- 保持するデータを含むローカル SSD ディスクを既存のコンピューティング インスタンス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。
新しいコンピューティング インスタンスを作成します。手順については、G2 インスタンスまたは G4 インスタンスを作成するをご覧ください。
Persistent Disk ボリュームを移動するには、古いコンピューティング インスタンスから切断し、新しいコンピューティング インスタンスにアタッチします。また、あるコンピューティング インスタンスから別のコンピューティング インスタンスにファイルを転送することもできます。
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。
古いコンピューティング インスタンスに関連付けられているすべての静的 IP アドレスを新しいコンピューティング インスタンスに再割り当てします。
新しいコンピューティング インスタンスに GPU ドライバをインストールします。
新しいコンピューティング インスタンスにアプリケーションをインストールします。
古いコンピューティング インスタンスを削除します。
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、次の操作を行います。
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。
サービスの 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。
リソースを再起動するか、再作成します。
次のステップ
- GPU の詳細を確認する。
- アクセラレータ最適化マシン ファミリーの GPU マシンについて学習する。
- GPU の料金を確認する。