Las GPUs NVIDIA T4 en Google Cloud alcanzarán el final de la 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 Google Cloud recurso que ejecute GPUs NVIDIA T4. Esta baja afecta a 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
- 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 VM y 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 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 de cuentas técnicas (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, tus recursos que ejecutan GPUs NVIDIA T4 seguirán funcionando con normalidad. Sin embargo, debido a que las GPUs 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 se cerrará cualquier instancia de procesamiento y recurso restante que ejecute GPUs NVIDIA T4, y ya no podrás crearlos, iniciarlos ni acceder a ellos.
Qué debe hacer
Para realizar la transición de tus cargas de trabajo a GPUs compatibles, elige un modelo de GPU nuevo, 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 a 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 de aprendizaje automático (AA) ligero. Las GPUs L4 proporcionan hasta cuatro veces el rendimiento de inferencia de las GPUs T4. | Simulación de alto rendimiento, cargas de trabajo de NVIDIA Omniverse, renderización de gráficos 3D, ajuste y inferencia de LLM locales, estaciones de trabajo virtuales (vWS) y uso compartido de GPU fraccionarias (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 optimizada para aceleradores | G4 optimizada para aceleradores |
Para obtener una lista completa y una comparación de todos los modelos de GPU, consulta Tipos de máquinas de GPU.
Revisa las ubicaciones disponibles
Para verificar que el modelo de GPU seleccionado esté disponible, revisa los detalles de la ubicación de tu servicio:
- Gemini Enterprise Agent Platform: revisa las ubicaciones de aceleradores de Gemini Enterprise Agent Platform.
- Cloud Workstations: revisa la disponibilidad de GPU de Cloud Workstations por región y zona.
- Para todos los demás servicios: revisa las regiones y zonas de GPU disponibles.
Migra tus cargas de trabajo
Según el servicio que uses, selecciona una de las siguientes rutas de transición:
Cargas de trabajo de Compute Engine
Para realizar la transición de tus cargas de trabajo de Compute Engine a las series de máquinas recomendadas G2 (NVIDIA L4) o G4 (NVIDIA RTX PRO 6000), debes pasar a una instancia de procesamiento nueva. No puedes modificar una instancia de procesamiento existente en el lugar de un tipo de máquina de uso general N1 a un tipo de máquina optimizado para aceleradores.
Para pasar a una instancia de procesamiento nueva, completa los siguientes pasos:
- 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.
Crea una instancia de procesamiento nueva. Para obtener instrucciones, consulta Crea una instancia G2 o G4.
Mueve los volúmenes de disco persistente. Para ello, desconéctalos de la instancia de procesamiento anterior y conéctalos a la nueva. Como alternativa, puedes transferir archivos de una instancia de procesamiento a la otra.
De forma opcional, puedes volver a mover los datos guardados de los volúmenes de Persistent Disk a un disco SSD local.
Reasigna las direcciones IP estáticas asociadas con la instancia de procesamiento anterior a la nueva.
Instala los controladores de GPU en la instancia de procesamiento nueva.
Instala tus aplicaciones en la instancia de procesamiento nueva.
Borra la instancia de procesamiento anterior.
Otras Google Cloud cargas de trabajo
Si tus cargas de trabajo se ejecutan en servicios que no son Compute Engine, como GKE, Gemini Enterprise Agent Platform, Cloud Workstations, Dataflow o Managed Service para Apache Spark, haz lo siguiente:
Actualiza tus configuraciones para hacer referencia a un modelo de GPU compatible.
- Para GKE, Gemini Enterprise Agent Platform o Cloud Workstations, actualiza tus plantillas de configuración.
- Para Dataflow, actualiza las especificaciones de tu canalización.
- Para Managed Service para Apache Spark, actualiza las definiciones de tu clúster.
Para obtener instrucciones sobre cómo configurar GPUs para tu servicio, consulta la documentación del producto de ese servicio.
Reinicia o vuelve a crear tus recursos.
¿Qué sigue?
- Obtén más información sobre las GPUs.
- Obtén información sobre las máquinas de GPU en la familia de máquinas optimizadas para aceleradores.
- Revisa los precios de las GPU.