Le GPU NVIDIA T4 su Google Cloud raggiungeranno la fine del supporto (EOS) il 1° agosto 2027.
Informazioni importanti
A partire dal 1° agosto 2027, non potrai creare, avviare o accedere a risorse Google Cloud che eseguono GPU NVIDIA T4. Il ritiro riguarda le risorse per i seguenti servizi:
- Compute Engine: istanze Compute Engine
- Google Kubernetes Engine (GKE): nodi
- Gemini Enterprise Agent Platform: modelli, job ed endpoint
- Gemini Enterprise Agent Platform Workbench: istanze
- Colab Enterprise: notebook, runtime e modelli di runtime
- Cloud Workstations: workstation
- Dataflow: job della pipeline
- Managed Service for Apache Spark: cluster e batch serverless
- Istanze VM Deep Learning VM e Container-Optimized OS
Sconti per impegno di utilizzo (CUD)
Non puoi più acquistare o rinnovare sconti per impegno di utilizzo (CUD) di 3 anni per le GPU NVIDIA T4. Gli impegni attivi di 1 e 3 anni esistenti rimangono validi fino alla loro data di scadenza. Se hai impegni attivi che scadono dopo la data di fine ciclo di vita (EOL) della piattaforma, contatta il team dedicato all'account o il Technical Account Manager (TAM) per discutere le opzioni di migrazione e sviluppare un piano di transizione.
In che modo questa fine del supporto influisce sulle tue risorse esistenti
Fino al 1° agosto 2027, le tue risorse che eseguono GPU NVIDIA T4 continueranno a funzionare normalmente. Tuttavia, poiché le GPU NVIDIA T4 si avvicinano alla fine del supporto, devi eseguire la migrazione dei tuoi carichi di lavoro ad alternative GPU moderne prima della data di ritiro. Google Cloud non supporta prodotti o funzionalità EOS.
A partire dalla data di dismissione definitiva del 1° agosto 2027, Google Cloud verranno chiuse tutte le istanze di computing e le risorse rimanenti che eseguono GPU NVIDIA T4 e non potrai più crearle, avviarle o accedervi.
Che cosa devi fare
Per eseguire la transizione dei tuoi carichi di lavoro alle GPU supportate, scegli un nuovo modello di GPU, verifica la sua disponibilità nelle tue regioni e migra i tuoi carichi di lavoro prima del 1° agosto 2027.
Scegli un modello di GPU
Ti consigliamo di eseguire la migrazione dei tuoi workload ad alternative GPU moderne, in particolare alle serie di macchine G4 o G2. Per determinare il modello di GPU migliore per il tuo workload, confronta le seguenti opzioni:
| Funzionalità | G2 (NVIDIA L4) | G4 (NVIDIA RTX PRO 6000) |
|---|---|---|
| Ideale per | Inferenza AI ad alte prestazioni, AI generativa, elaborazione e streaming video, grafica e addestramento leggero di machine learning (ML). Le GPU L4 offrono prestazioni di inferenza fino a quattro volte superiori rispetto alle GPU T4. | Simulazione ad alte prestazioni, workload NVIDIA Omniverse, rendering di grafica 3D, messa a punto e inferenza di LLM locali, workstation virtuali (vWS) e condivisione frazionaria della GPU (vGPU). |
| Architettura e memoria | Architettura Ada Lovelace con 24 GB di memoria GPU GDDR6. | Architettura Blackwell con 96 GB di memoria GPU per GPU. |
| Serie di macchine | G2 ottimizzato per l'acceleratore | G4 ottimizzato per l'acceleratore |
Per un elenco completo e un confronto di tutti i modelli di GPU, consulta Tipi di macchine GPU.
Rivedi 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 e Colab Enterprise: 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
Per eseguire la transizione dei tuoi workload Compute Engine alle serie di macchine G2 (NVIDIA L4) o G4 (NVIDIA RTX PRO 6000) consigliate, devi passare a una nuova istanza di computing. Non puoi modificare una istanza di computing esistente sul posto da un tipo di macchina per uso generico N1 a un tipo di macchina ottimizzato per gli acceleratori.
Per passare a una nuova istanza di computing, completa i seguenti passaggi:
- Se l'istanza di computing esistente utilizza dischi SSD locali contenenti dati che vuoi conservare, sposta i loro contenuti in un volume Persistent Disk.
Crea una nuova istanza di computing. Per le istruzioni, vedi Crea un'istanza G2 o G4.
Sposta i volumi Persistent Disk scollegandoli dalla vecchia istanza di computing e collegandoli alla nuova. In alternativa, puoi trasferire file da un'istanza di Compute all'altra.
(Facoltativo) Sposta i dati salvati dai volumi Persistent Disk su un disco SSD locale.
Riassegna gli indirizzi IP statici associati alla vecchia istanza di computing alla nuova.
Installa i driver GPU sulla nuova istanza di computing.
Installa le applicazioni sulla nuova istanza di computing.
Elimina la vecchia istanza di computing.
Altri Google Cloud workload
Se i tuoi carichi di lavoro vengono eseguiti su servizi diversi da Compute Engine, come GKE, Gemini Enterprise Agent Platform, Agent Platform Workbench, Colab Enterprise, Cloud Workstations, Dataflow o Managed Service for Apache Spark, procedi nel seguente modo:
Aggiorna le configurazioni in modo che facciano riferimento a un modello di GPU supportato.
- Per GKE, Gemini Enterprise Agent Platform, Colab Enterprise o Cloud Workstations, aggiorna i modelli di configurazione o runtime.
- Per Agent Platform Workbench, modifica il tipo di macchina e la configurazione GPU della tua istanza o crea una nuova istanza.
- 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.
Riavvia o ricrea le risorse.
Passaggi successivi
- Scopri di più sulle GPU.
- Scopri di più sulle macchine con GPU nella famiglia di macchine ottimizzate per l'acceleratore.
- Esamina i prezzi delle GPU.