NVIDIA P4 GPU 将于 Google Cloud 2027 年 8 月 1 日达到支持终止 (EOS) 期限。
须知事项
自 2027 年 8 月 1 日起，您将无法创建、启动或访问任何 Google Cloud 运行 NVIDIA P4 GPU 的资源。此项弃用会影响以下服务的资源：
- Compute Engine：Compute Engine 实例
- Google Kubernetes Engine (GKE)：节点
- Gemini Enterprise Agent Platform：模型、作业和端点
- Cloud Workstations：工作站
- Dataflow：流水线作业
- Managed Service for Apache Spark：集群和无服务器批处理
- Deep Learning VM 和 Container-Optimized OS 虚拟机实例
承诺使用折扣 (CUD)
您将无法再购买或续订 NVIDIA P4 GPU 的 3 年期 承诺使用折扣 (CUD) 。您现有的有效 1 年期和 3 年期承诺使用合约在到期之前仍然有效。如果您有在平台服务终止 (EOL) 日期之后到期的有效承诺，请与您的客户支持团队或技术支持客户经理 (TAM) 联系，讨论迁移方案并制定过渡方案。
此 EOS 对现有资源的影响
在 2027 年 8 月 1 日之前，运行 NVIDIA P4 GPU 的资源将继续正常运行。但是，由于 NVIDIA P4 GPU 即将达到 EOS 期限， 您必须在 退役日期之前将工作负载迁移到现代 GPU 替代方案。 Google Cloud 不支持 EOS 产品或功能。
自 2027 年 8 月 1 日的最终停用日期起， Google Cloud 将关闭 所有剩余的运行 NVIDIA P4 GPU 的计算实例和资源，您将无法再创建、启动或访问这些实例和资源。
您需要做什么
如需将工作负载过渡到受支持的 GPU，请选择新的 GPU 模型，查看其在您所在区域的可用性，并在 2027 年 8 月 1 日之前迁移工作负载。
选择 GPU 模型
我们建议您将工作负载迁移到现代 GPU 替代方案，尤其是 G4 或 G2 机器系列。如需确定最适合您的工作负载的 GPU 模型，请比较以下选项：
| 功能 | G2 (NVIDIA L4) | G4 (NVIDIA RTX PRO 6000) |
|---|---|---|
| 适用场景 | 高性能 AI 推理、生成式 AI、视频转码和流式传输、图形和轻量级机器学习 (ML) 训练。L4 GPU 为 P4 推理和转码工作负载提供了直接、高效的升级。 | 高性能模拟、NVIDIA Omniverse 工作负载、3D 图形渲染、本地 LLM 微调和推理、虚拟工作站 (vWS) 和部分 GPU (vGPU) 共享。 |
| 架构和内存 | Ada Lovelace 架构，配备 24 GB GDDR6 GPU 内存。 | Blackwell 架构，每个 GPU 配备 96 GB GPU 内存。 |
| 机器系列 | G2 加速器优化 | G4 加速器优化 |
如需查看所有 GPU 模型的完整列表和比较，请参阅 GPU 机器类型。
查看可用位置
如需验证所选 GPU 模型是否可用，请查看服务的具体位置信息：
- Gemini Enterprise Agent Platform： 查看 Gemini Enterprise Agent Platform 加速器位置。
- Cloud Workstations: 查看 Cloud Workstations GPU 可用性（按区域和可用区）。
- 对于所有其他服务： 查看可用的 GPU 区域和可用区。
迁移工作负载
根据您使用的服务，选择以下过渡路径之一：
Compute Engine 工作负载
如需将 Compute Engine 工作负载过渡到推荐的 G2 (NVIDIA L4) 或 G4 (NVIDIA RTX PRO 6000) 机器系列，您必须迁移到新的计算实例。您无法将现有计算实例从 N1 通用机器类型就地修改为加速器优化型机器类型。
如需迁移到新的计算实例，请完成以下步骤：
- 如果现有计算实例使用包含要保留的数据的本地 SSD 磁盘，请将这些磁盘的内容移动到 Persistent Disk 卷。
创建新的计算实例。如需相关说明，请参阅 创建 G2 或 G4 实例。
移动永久性磁盘卷，方法是将它们从旧计算实例分离，然后将其挂接到新计算实例。 您也可以将文件 从一个计算实例传输到另一个计算实例。
可选：将保存的数据从 Persistent Disk 卷移回本地 SSD 磁盘。
将与旧计算实例关联的所有静态 IP 地址 重新分配给新计算实例。
在新计算实例上安装应用。
删除旧计算实例。
其他 Google Cloud 工作负载
如果您的工作负载在 Compute Engine 以外的服务（例如 GKE、Gemini Enterprise Agent Platform、Cloud Workstations、Dataflow 或 Managed Service for Apache Spark）上运行，请执行以下操作：
更新配置以引用受支持的 GPU 模型。
- 对于 GKE、Gemini Enterprise Agent Platform 或 Cloud Workstations，请更新配置模板。
- 对于 Dataflow，请更新流水线规范。
- 对于 Managed Service for Apache Spark，请更新集群定义。
如需了解如何为您的服务配置 GPU，请参阅该服务的产品文档。
重启或重新创建资源。