Fin de période de compatibilité de NVIDIA T4

Les GPU NVIDIA T4 sur Google Cloud arriveront en fin de période de compatibilité le 1er août 2027.

Que devez-vous savoir ?

À partir du 1er août 2027, vous ne pourrez plus créer, lancer ni accéder à des Google Cloud ressources exécutant des GPU NVIDIA T4. Cette obsolescence affecte les ressources des services suivants :

  • Compute Engine : instances Compute Engine
  • Google Kubernetes Engine (GKE) : nœuds
  • Gemini Enterprise Agent Platform : modèles, jobs et points de terminaison
  • Cloud Workstations : postes de travail
  • Dataflow : jobs de pipeline
  • Managed Service pour Apache Spark : clusters et lots sans serveur
  • Instances de VM Deep Learning VM et de VM Container-Optimized OS

Remises sur engagement d'utilisation

Vous ne pouvez plus acheter ni renouveler de remises sur engagement d'utilisation de trois ans pour les GPU NVIDIA T4. Vos engagements actifs d'un an et de trois ans restent valides jusqu'à leur date d'expiration. Si vous avez des engagements actifs qui expirent après la date de fin de vie de la plate-forme, contactez votre équipe de gestion de compte ou votre responsable technique de compte pour discuter de vos options de migration et élaborer un plan de transition.

Impact de la fin de période de compatibilité sur vos ressources existantes

Jusqu'au 1er août 2027, vos ressources exécutant des GPU NVIDIA T4 continueront de fonctionner normalement. Toutefois, comme les GPU NVIDIA T4 approchent de la fin de leur période de compatibilité, vous devez migrer vos charges de travail vers des alternatives de GPU modernes avant la date de mise hors service. Google Cloud ne prend pas en charge les produits ni les fonctionnalités en fin de période de compatibilité.

À compter de la date de mise hors service définitive, le 1er août 2027, Google Cloud arrêtera toutes les instances de calcul et les ressources restantes exécutant des GPU NVIDIA T4, et vous ne pourrez plus les créer, les lancer ni y accéder.

Que devez-vous faire ?

Pour migrer vos charges de travail vers des GPU compatibles, choisissez un nouveau modèle de GPU, vérifiez sa disponibilité dans vos régions et migrez vos charges de travail avant le 1er août 2027.

Choisir un modèle de GPU

Nous vous recommandons de migrer vos charges de travail vers des alternatives de GPU modernes, en particulier les séries de machines G4 ou G2. Pour déterminer le modèle de GPU le plus adapté à votre charge de travail, comparez les options suivantes :

Fonctionnalité G2 (NVIDIA L4) G4 (NVIDIA RTX PRO 6000)
Application idéale Inférence IA hautes performances, IA générative, traitement et streaming vidéo, graphismes et entraînement léger de machine learning (ML). Les GPU L4 offrent des performances d'inférence jusqu'à quatre fois supérieures à celles des GPU T4. Simulation hautes performances, charges de travail NVIDIA Omniverse, rendu graphique 3D, ajustement et inférence de LLM locaux, postes de travail virtuels (vWS) et partage fractionné de GPU (vGPU).
Architecture et mémoire Architecture Ada Lovelace avec 24 Go de mémoire GPU GDDR6. Architecture Blackwell avec 96 Go de mémoire GPU par GPU.
Série de machines G2 optimisée pour les accélérateurs G4 optimisée pour les accélérateurs

Pour obtenir une liste complète et une comparaison de tous les modèles de GPU, consultez la page Types de machines GPU.

Vérifier les emplacements disponibles

Pour vérifier que le modèle de GPU sélectionné est disponible, consultez les détails de l'emplacement de votre service :

Migrer vos charges de travail

En fonction du service que vous utilisez, sélectionnez l'un des chemins de transition suivants :

Charges de travail Compute Engine

Pour migrer vos charges de travail Compute Engine vers les séries de machines recommandées G2 (NVIDIA L4) ou G4 (NVIDIA RTX PRO 6000), vous devez passer à une nouvelle instance de calcul. Vous ne pouvez pas modifier une instance de calcul existante sur place en passant d'un type de machine à usage général N1 à un type de machine optimisé pour les accélérateurs.

Pour passer à une nouvelle instance de calcul, procédez comme suit :

  1. Si votre instance de calcul existante utilise des disques SSD locaux contenant des données que vous souhaitez conserver, déplacez le contenu de ces disques vers un volume Persistent Disk.

  2. Créez une instance de calcul. Pour obtenir des instructions, consultez la page Créer une instance G2 ou G4.

  3. Déplacez les volumes Persistent Disk en les dissociant de l'ancienne instance de calcul et en les associant à la nouvelle instance de calcul. Vous pouvez également transférer des fichiers d'une instance de calcul à l'autre.

  4. Facultatif : Déplacez les données enregistrées des volumes Persistent Disk vers un disque SSD local.

  5. Réattribuez toutes les adresses IP statiques associées à l'ancienne instance de calcul à la nouvelle instance de calcul.

  6. Installez les pilotes de GPU sur la nouvelle instance de calcul.

  7. Installez vos applications sur la nouvelle instance de calcul.

  8. Supprimez l'ancienne instance de calcul.

Autres Google Cloud charges de travail

Si vos charges de travail s'exécutent sur des services autres que Compute Engine, tels que GKE, Gemini Enterprise Agent Platform, Cloud Workstations, Dataflow ou Managed Service pour Apache Spark, procédez comme suit :

  1. Mettez à jour vos configurations pour référencer un modèle de GPU compatible.

    • Pour GKE, Gemini Enterprise Agent Platform ou Cloud Workstations, mettez à jour vos modèles de configuration.
    • Pour Dataflow, mettez à jour les spécifications de votre pipeline.
    • Pour Managed Service pour Apache Spark, mettez à jour les définitions de votre cluster.

    Pour obtenir des instructions sur la configuration des GPU pour votre service, consultez la documentation produit de ce service.

  2. Redémarrez ou recréez vos ressources.

Étape suivante