Fin de la asistencia de NVIDIA T4

Las GPUs NVIDIA T4 en Google Cloud alcanzarán el final del período de asistencia (EOS) el 1 de agosto de 2027.

Qué debes saber

A partir del 1 de agosto de 2027, no podrás crear, iniciar ni acceder a ningún recurso de Google Cloudque ejecute GPUs NVIDIA T4. Esta baja afecta los recursos de los siguientes servicios:

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

Descuentos por compromiso de uso (CUD)

Ya no puedes comprar ni renovar descuentos por compromiso de uso (CUD) de 3 años para las GPUs NVIDIA T4. Tus compromisos activos existentes de 1 y 3 años seguirán siendo válidos hasta su fecha de vencimiento. Si tienes compromisos activos que vencen después de la fecha de fin de ciclo de vida (EOL) de la plataforma, comunícate con tu equipo de cuentas o con tu administrador técnico de cuentas (TAM) para analizar tus opciones de migración y desarrollar un plan de transición.

Cómo afecta este EOS a tus recursos existentes

Hasta el 1 de agosto de 2027, los recursos que ejecutan GPU NVIDIA T4 seguirán funcionando con normalidad. Sin embargo, debido a que las GPU NVIDIA T4 se acercan a su EOS, debes migrar tus cargas de trabajo a alternativas de GPU modernas antes de la fecha de baja. Google Cloud no admite productos ni funciones de EOS.

A partir de la fecha final de baja, el 1 de agosto de 2027, Google Cloud cerrará todas las instancias y los recursos de procesamiento restantes que ejecuten GPU NVIDIA T4, y ya no podrás crearlos, iniciarlos ni acceder a ellos.

Qué debe hacer

Para migrar tus cargas de trabajo a GPUs compatibles, elige un nuevo modelo de GPU, revisa su disponibilidad en tus regiones y migra tus cargas de trabajo antes del 1 de agosto de 2027.

Elige un modelo de GPU

Te recomendamos que migres tus cargas de trabajo a alternativas de GPU modernas, específicamente las series de máquinas G4 o G2. Para determinar el mejor modelo de GPU para tu carga de trabajo, compara las siguientes opciones:

Función G2 (NVIDIA L4) G4 (NVIDIA RTX PRO 6000)
Ideal para Inferencia de IA de alto rendimiento, IA generativa, procesamiento y transmisión de video, gráficos y entrenamiento ligero de aprendizaje automático (AA) Las GPU L4 proporcionan hasta cuatro veces el rendimiento de inferencia de las GPU T4. Simulación de alto rendimiento, cargas de trabajo de NVIDIA Omniverse, renderización de gráficos 3D, ajuste y ajuste fino e inferencia de LLM locales, estaciones de trabajo virtuales (vWS) y uso compartido fraccional de GPU (vGPU).
Arquitectura y memoria Arquitectura Ada Lovelace con 24 GB de memoria de GPU GDDR6. Arquitectura Blackwell con 96 GB de memoria de GPU por GPU
Series de máquinas G2 con optimización de acelerador G4, optimizada para Accelerator

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

Para migrar tus cargas de trabajo de Compute Engine a las series de máquinas recomendadas G2 (NVIDIA L4) o G4 (NVIDIA RTX PRO 6000), debes cambiar a una instancia de procesamiento nueva. No puedes modificar una instancia de procesamiento existente in situ de un tipo de máquina de uso general N1 a un tipo de máquina optimizado para aceleradores.

Para cambiar a una instancia de procesamiento nueva, completa los siguientes pasos:

  1. Si tu instancia de procesamiento 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 instancia de procesamiento nueva. Para obtener instrucciones, consulta Crea una instancia G2 o G4.

  3. Mueve los volúmenes de disco persistente desconectándolos de la instancia de procesamiento anterior y conectándolos a la nueva. Como alternativa, puedes transferir archivos de una instancia de procesamiento a otra.

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

  5. Reasigna las direcciones IP estáticas asociadas con la instancia de procesamiento anterior a la nueva instancia de procesamiento.

  6. Instala los controladores de GPU en la nueva instancia de procesamiento.

  7. Instala tus aplicaciones en la nueva instancia de procesamiento.

  8. Borra la instancia de procesamiento anterior.

Otras Google Cloud cargas de trabajo

Si tus cargas de trabajo se ejecutan en servicios distintos de Compute Engine, como GKE, Gemini Enterprise Agent Platform, Agent Platform Workbench, Colab Enterprise, Cloud Workstations, Dataflow o Managed Service para Apache Spark, haz lo siguiente:

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

    • En el caso de GKE, Gemini Enterprise Agent Platform, Colab Enterprise o Cloud Workstations, actualiza tus plantillas de configuración o de tiempo de ejecución.
    • En Agent Platform Workbench, cambia el tipo de máquina y la configuración de la GPU de tu instancia, o bien crea una instancia nueva.
    • 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?