As GPUs NVIDIA T4 no Google Cloud vão chegar ao fim do suporte (EOS) em 1º de agosto de 2027.
O que você precisa saber
A partir de 1º de agosto de 2027, não será possível criar, iniciar ou acessar recursos do Google Cloud que executam GPUs NVIDIA T4. Essa descontinuação afeta recursos dos seguintes serviços:
- Compute Engine: instâncias do Compute Engine
- Google Kubernetes Engine (GKE): nós
- Gemini Enterprise Agent Platform: modelos, jobs e endpoints
- Workbench da Gemini Enterprise Agent Platform: instâncias
- Colab Enterprise: notebooks, ambientes de execução e modelos de ambiente de execução
- Cloud Workstations: estações de trabalho
- Dataflow: jobs de pipeline
- Serviço Gerenciado para Apache Spark: clusters e lotes sem servidor
- Instâncias de VM de aprendizado profundo e de VM do Container-Optimized OS
Descontos por compromisso de uso (CUDs)
Não é mais possível comprar ou renovar descontos por compromisso de uso (CUDs) de três anos para GPUs NVIDIA T4. Seus compromissos ativos de 1 e 3 anos vão continuar válidos até a data de expiração. Se você tiver compromissos ativos que expiram após a data de fim da vida útil (EOL) da plataforma, entre em contato com sua equipe de conta ou gerente técnico de contas (TAM) para discutir as opções de migração e desenvolver um plano de transição.
Como esse EOL afeta seus recursos atuais
Até 1º de agosto de 2027, os recursos que executam GPUs NVIDIA T4 vão continuar funcionando normalmente. No entanto, como as GPUs NVIDIA T4 estão se aproximando do EOL, migre suas cargas de trabalho para alternativas de GPU modernas antes da data de desativação. Google Cloud não oferece suporte a produtos ou recursos EOL.
A partir da data final de desativação, em 1º de agosto de 2027, o Google Cloud vai encerrar todas as instâncias e recursos de computação restantes que executam GPUs NVIDIA T4, e não será mais possível criar, iniciar ou acessar esses itens.
O que é preciso fazer
Para fazer a transição das suas cargas de trabalho para GPUs compatíveis, escolha um novo modelo de GPU, revise a disponibilidade nas suas regiões e migre as cargas de trabalho antes de 1º de agosto de 2027.
Escolher um modelo de GPU
Recomendamos migrar suas cargas de trabalho para alternativas de GPU modernas, especificamente as séries de máquinas G4 ou G2. Para determinar o melhor modelo de GPU para sua carga de trabalho, compare as seguintes opções:
| Recurso | G2 (NVIDIA L4) | G4 (NVIDIA RTX PRO 6000) |
|---|---|---|
| Ideal para | Inferência de IA de alto desempenho, IA generativa, processamento e streaming de vídeo, gráficos e treinamento de machine learning (ML) leve. As GPUs L4 oferecem até quatro vezes o desempenho de inferência das GPUs T4. | Simulação de alto desempenho, cargas de trabalho do NVIDIA Omniverse, renderização de gráficos 3D, ajuste e inferência de LLM local, estações de trabalho virtuais (vWS) e compartilhamento fracionado de GPU (vGPU). |
| Arquitetura e memória | Arquitetura Ada Lovelace com 24 GB de memória de GPU GDDR6. | Arquitetura Blackwell com 96 GB de memória de GPU por GPU. |
| Série de máquinas | G2 com otimização de acelerador | G4 otimizada para aceleradores |
Para uma lista completa e uma comparação de todos os modelos de GPU, consulte Tipos de máquinas com GPU.
Analisar locais disponíveis
Para verificar se o modelo de GPU selecionado está disponível, revise os detalhes de local do seu serviço:
- Gemini Enterprise Agent Platform e Colab Enterprise: analise os locais dos aceleradores da Gemini Enterprise Agent Platform.
- Cloud Workstations: confira a disponibilidade de GPUs do Cloud Workstations por região e zona.
- Para todos os outros serviços: confira as regiões e zonas de GPU disponíveis.
Migre suas cargas de trabalho
Com base no serviço que você usa, selecione um dos seguintes caminhos de transição:
Cargas de trabalho do Compute Engine
Para fazer a transição das cargas de trabalho do Compute Engine para as séries de máquinas G2 (NVIDIA L4) ou G4 (NVIDIA RTX PRO 6000) recomendadas, é necessário migrar para uma nova instância de computação. Não é possível modificar uma instância de computação no local de um tipo de máquina de uso geral N1 para um tipo de máquina otimizado para aceleradores.
Para migrar para uma nova instância de computação, siga estas etapas:
- Se a instância de computação atual usar discos SSD locais que contêm dados que você quer manter, mova o conteúdo desses discos para um volume de Persistent Disk.
Crie uma instância de computação. Para instruções, consulte Criar uma instância G2 ou G4.
Mova os volumes do disco permanente removendo-os da instância de computação antiga e anexando-os à nova. Outra opção é transferir arquivos de uma instância de computação para outra.
Opcional: mova os dados salvos dos volumes Persistent Disk de volta para um disco SSD local.
Reatribua todos os endereços IP estáticos associados à instância de computação antiga à nova.
Instale os drivers de GPU na nova instância de computação.
Instale os aplicativos na nova instância de computação.
Exclua a instância de computação antiga.
Outras Google Cloud cargas de trabalho
Se as cargas de trabalho forem executadas em serviços diferentes do Compute Engine, como GKE, Gemini Enterprise Agent Platform, Agent Platform Workbench, Colab Enterprise, Cloud Workstations, Dataflow ou Serviço Gerenciado para Apache Spark, faça o seguinte:
Atualize suas configurações para referenciar um modelo de GPU compatível.
- Para GKE, Gemini Enterprise Agent Platform, Colab Enterprise ou Cloud Workstations, atualize seus modelos de configuração ou de tempo de execução.
- Para o Agent Platform Workbench, mude o tipo de máquina e a configuração de GPU da sua instância ou crie uma nova.
- Para o Dataflow, atualize as especificações do pipeline.
- Para o Serviço Gerenciado para Apache Spark, atualize as definições de cluster.
Para instruções sobre como configurar GPUs para seu serviço, consulte a documentação do produto.
Reinicie ou recrie seus recursos.
A seguir
- Saiba mais sobre GPUs.
- Saiba mais sobre máquinas com GPU na família de máquinas otimizadas para aceleradores.
- Consulte os preços de GPU.