NVIDIA T4 GPU 將於 Google Cloud 2027 年 8 月 1 日終止支援。
注意事項
自 2027 年 8 月 1 日起，您將無法建立、啟動或存取任何執行 NVIDIA T4 GPU 的 Google Cloud資源。這項淘汰作業會影響下列服務的資源：
- Compute Engine：Compute Engine 執行個體
- Google Kubernetes Engine (GKE)：節點
- Gemini Enterprise Agent Platform：模型、工作和端點
- Cloud Workstations：工作站
- Dataflow：管道工作
- Managed Service for Apache Spark：叢集和無伺服器批次
- 深度學習 VM 和 Container-Optimized OS VM 執行個體
承諾使用折扣 (CUD)
您無法再購買或續訂 NVIDIA T4 GPU 的 3 年期承諾使用折扣 (CUD)。現有的 1 年期和 3 年期承諾方案在到期日前仍有效。如果您的有效合約在平台終止服務 (EOL) 日期後到期，請與帳戶團隊或技術客戶經理 (TAM) 聯絡，討論遷移選項並制定轉換計畫。
這項終止支援服務對現有資源的影響
在 2027 年 8 月 1 日前，執行 NVIDIA T4 GPU 的資源仍會照常運作。不過，由於 NVIDIA T4 GPU 即將終止支援，您必須在停用日期前，將工作負載遷移至新一代 GPU 替代方案。 Google Cloud 不支援 EOS 產品或功能。
自 2027 年 8 月 1 日的最終淘汰日期起， Google Cloud 將關閉所有執行 NVIDIA T4 GPU 的剩餘運算執行個體和資源，屆時您將無法再建立、啟動或存取這些執行個體和資源。
需要採取的行動
如要將工作負載遷移至支援的 GPU，請選擇新的 GPU 型號，查看該型號在您所在區域的供應情形，並在 2027 年 8 月 1 日前遷移工作負載。
選擇 GPU 型號
建議您將工作負載遷移至現代 GPU 替代方案，特別是 G4 或 G2 機器系列。如要為工作負載選擇最合適的 GPU 模型，請比較下列選項：
| 功能 | G2 (NVIDIA L4) | G4 (NVIDIA RTX PRO 6000) |
|---|---|---|
| 適用情境 | 高效能 AI 推論、生成式 AI、影片處理和串流、圖形，以及輕量型機器學習 (ML) 訓練。L4 GPU 的推論效能最高可達 T4 GPU 的四倍。 | 高效能模擬、NVIDIA Omniverse 工作負載、3D 繪圖轉譯、本機 LLM 微調和推論、虛擬工作站 (vWS)，以及 GPU 分數 (vGPU) 共用。 |
| 架構與記憶體 | Ada Lovelace 架構，搭載 24 GB GDDR6 GPU 記憶體。 | Blackwell 架構，每個 GPU 具有 96 GB 的 GPU 記憶體。 |
| 機器系列 | G2 加速器最佳化 | G4 加速器最佳化 |
如需所有 GPU 型號的完整清單和比較資訊，請參閱 GPU 機器類型。
查看支援的地區
如要確認所選 GPU 模型是否適用，請查看服務的位置詳細資料：
- Gemini Enterprise Agent Platform： 查看 Gemini Enterprise Agent Platform 加速器位置。
- Cloud Workstations： 請參閱這篇文章，瞭解各區域和可用區的 Cloud Workstations GPU 供應情形。
- 其他所有服務：請查看可用的 GPU 地區和區域。
遷移工作負載
請根據您使用的服務，選取下列其中一個轉換路徑：
Compute Engine 工作負載
如要將 Compute Engine 工作負載遷移至建議的 G2 (NVIDIA L4) 或 G4 (NVIDIA RTX PRO 6000) 機器系列，您必須改用新的運算執行個體。您無法就地將現有的運算執行個體從 N1 一般用途機型修改為加速器最佳化機型。
如要遷移至新的運算執行個體，請完成下列步驟：
- 如果現有的運算執行個體使用含有您想保留資料的本機 SSD 磁碟，請將這些磁碟的內容移至永久磁碟區。
建立新的運算執行個體。如需操作說明，請參閱建立 G2 或 G4 執行個體。
卸載舊運算執行個體的永久磁碟區，然後掛接至新運算執行個體，即可移動永久磁碟區。您也可以轉移檔案，將檔案從一個運算執行個體轉移到另一個。
選用：將儲存的資料從 Persistent Disk 磁碟區移回本機 SSD 磁碟。
將與舊運算執行個體相關聯的靜態 IP 位址重新指派給新運算執行個體。
在新運算執行個體上安裝 GPU 驅動程式。
在新運算執行個體上安裝應用程式。
刪除舊的運算執行個體。
其他 Google Cloud 工作負載
如果工作負載在 Compute Engine 以外的服務上執行，例如 GKE、Gemini Enterprise Agent Platform、Cloud Workstations、Dataflow 或 Managed Service for Apache Spark，請按照下列步驟操作：
更新設定，參照支援的 GPU 模型。
- 如果是 GKE、Gemini Enterprise Agent Platform 或 Cloud Workstations，請更新設定範本。
- 如果是 Dataflow，請更新管道規格。
- 如果是 Managed Service for Apache Spark，請更新叢集定義。
如需為服務設定 GPU 的操作說明，請參閱該服務的產品說明文件。
重新啟動或重新建立資源。
後續步驟
- 進一步瞭解 GPU。
- 瞭解加速器最佳化機器家族中的 GPU 機器。
- 查看 GPU 定價。