진단 및 디버깅

그래프 보고서

GraphReport는 구조화된 진단 정보를 기록합니다.

• 파이프라인 문자열(재현용)
• 표준 error_code (자동 분류)
• repro_note (사람이 요약한 내용 + 힌트)
• 노드 보고서 및 소유 요소 이름
• 버스 메시지 및 오류 세부 정보
• 선택 사항인 흐름/타이밍 카운터

오류가 발생하면 NeatError는 로그를 기록하거나 직렬화할 수 있는 GraphReport를 포함합니다.

오류 분류 체계

프레임워크 오류는 안정적인 코드 패밀리를 사용합니다.

오류 코드	의미	일반적인 해결 방법
misconfig.pipeline_shape	노드 순서/구조 계약 위반	푸시 파이프라인의 경우 Input()을 먼저, 풀 파이프라인의 경우 Output()을 마지막에 배치하여 파이프라인이 올바르게 구성되었는지 확인합니다.
misconfig.caps	프레임워크의 caps-override 또는 인접 노드 계약 불일치	caps_override와 선언된 노드 계약을 일치시킵니다.
misconfig.input_shape	입력 텐서/프레임/샘플의 형태 또는 데이터 유형이 모델 요구 사항과 일치하지 않습니다.	예상되는 형태와 데이터 유형을 제공하거나 모델 전처리 설정을 구성하십시오.
misconfig.runtime_abi_mismatch	Neat과 런타임 플러그인이 호환되지 않는 ABI를 사용합니다.	버전이 일치하는 Neat Library 및 런타임을 설치하십시오.
misconfig.graph_element_name	사용자 정의 요소에는 고정된 노드 이름을 할당할 수 없습니다.	사용자 정의 요소에 고정적이고 고유한 이름을 지정하십시오.
misconfig.input_capacity	원본 이미지가 전처리 입력 용량을 초과했습니다.	input_max_width 또는 input_max_height 값을 늘리거나, 모델 단계 전에 크기를 조정하세요.
misconfig.media_caps	인접한 GStreamer 스테이지는 호환되지 않는 미디어 캡을 요구합니다.	형식, 해상도 및 프레임 속도를 일치시키거나 변환 단계를 삽입하십시오.
misconfig.media_format	지원되지 않는 미디어 형식이 스테이지에 사용되었습니다.	지원되는 형식으로 구성하거나 형식 변환을 추가하십시오.
misconfig.tensor_dtype_missing	텐서 계약에 dtype/형식 정보가 없습니다.	상위 계약에서 지원되는 텐서 dtype을 선언하십시오.
misconfig.option_out_of_range	현재 텐서에 대해 선택한 스테이지 옵션이 유효하지 않습니다.	진단 메시지에 표시된 범위 내의 값을 선택하십시오.
build.parse_launch	gst_parse_launch 오류는 더 이상 구체적으로 분류되지 않습니다.	파서 컨텍스트에 대한 자세한 내용은 첨부된 보고서를 참조하십시오.
build.pipeline_syntax	사용자 지정 GStreamer 파이프라인 구문이 유효하지 않습니다.	gst-launch-1.0를 사용하여 파이프라인을 수정하고 유효성을 검사하십시오.
build.plugin_missing	필요한 GStreamer 요소 또는 코덱 플러그인이 설치되지 않았습니다.	해당 플러그인을 설치하거나 교체한 후 gst-inspect-1.0를 사용하여 확인하십시오.
build.property_invalid	요소 속성이 알 수 없거나 유효하지 않습니다.	속성 이름과 값을 gst-inspect-1.0를 사용하여 확인하십시오.
runtime.pull	더 구체적인 근본 원인 없이 풀(pull) 작업이 실패했습니다.	첨부된 보고서와 첫 번째 상위 오류를 검토하십시오.
런타임 요소가 실패했습니다. runtime.element_failed	더 구체적인 매핑 없이 특정 단계가 실패했습니다.	보고된 단계와 해당 단계의 상위 입력값을 수정하십시오.
runtime.output_timeout	구성된 런타임 제한 시간 내에 결과가 도착하지 않았습니다.	소스 흐름을 확인하거나 예상되는 런타임 제한 시간을 늘리십시오.
runtime.unexpected_eos	파이프라인이 필요한 출력 전에 EOS에 도달했습니다.	조기에 EOS에 도달한 소스를 확인하고 충분한 입력을 제공하십시오.
io.parse	JSON 또는 스테이지 구성 파싱/스키마 실패	구성 구문 및 필수 필드 유효성 검사
io.open	그래프 저장/불러오기 파일 열기/읽기/쓰기 실패	경로 존재 여부, 권한 및 저장 장치 상태를 확인하십시오.
io.file_not_found	입력 파일이 존재하지 않습니다.	경로를 수정하고 파일이 DevKit에 있는지 확인하십시오.
io.permission_denied	파일 또는 장치를 읽을 수 없습니다.	소유권/권한을 수정하세요.
io.rtsp_connection_failed	RTSP 소스에 연결할 수 없습니다.	URL, 연결 가능 여부, 서버 및 인증 정보를 확인하십시오.
io.camera_not_found	요청하신 카메라를 사용할 수 없습니다.	사용 가능한 카메라를 선택하거나 기본 카메라를 사용하십시오.
io.model_not_found	요청하신 모델 아카이브가 존재하지 않습니다.	모델 경로를 수정하고 설치되었는지 확인하십시오.
io.source_ended	입력 소스가 정상적으로 종료되었습니다.	입력을 중단하거나 더 많은 입력을 제공하십시오.
codec.invalid_h264_stream	입력에 유효한 H.264 프레임이 없습니다.	완전한 H.264 스트림을 제공하거나 코덱을 수정하십시오.
codec.decode_failed	스트림을 수신한 후 디코딩에 실패했습니다.	코덱과 입력 데이터의 무결성을 확인하십시오.
codec.encode_failed	제공된 프레임을 인코딩할 수 없습니다.	입력 형식, 해상도 및 인코더 설정을 확인하십시오.
resource.memory_allocation_failed	필요한 메모리 할당에 실패했습니다.	워크로드의 메모리 사용량을 줄이고 다른 애플리케이션 또는 파이프라인에서 사용 중인 메모리를 확보하십시오.
resource.device_memory_exhausted	장치 DMA/CMA 할당 실패	동시에 처리하는 스트림 수, 해상도 또는 버퍼링을 줄이십시오.
resource.output_pool_exhausted	모든 출력 버퍼가 사용 중입니다.	제로 복사 출력을 해제하거나 소유된 복사본을 사용하세요.
resource.buffer_too_small	버퍼의 크기가 선언된 페이로드보다 작습니다.	올바른 차원/스트라이드를 지정하거나 필요한 바이트 수를 할당하십시오.
resource.disk_full	저장 공간이 부족하여 쓰기 작업이 실패했습니다.	여유 공간을 확보하거나 다른 저장 위치를 선택하세요.
infra.dispatcher_unavailable	가속 런타임을 가져올 수 없습니다.	경쟁하는 워크로드를 중지하고 호환성을 확인하십시오. DevKit
infra.accelerator_execution_failed	가속기가 모델 단계를 실행할 수 없습니다.	파이프라인을 다시 시작하고 동시에 실행되는 가속기 작업을 줄이십시오.
DispatcherUnavailable	infra.dispatcher_unavailable의 이전 버전	핸들러를 표준 인프라 코드로 마이그레이션
internal.plugin_failure	사용자 조치가 필요한 분류 없이 플러그인이 실패했습니다.	보고서를 캡처하고 지원팀에 문의하십시오.

PullError.code는 동일한 분류 체계를 사용합니다(예외 경로뿐만 아니라). C++ 및 Python 상수 이름과 이전의 대략적인 코드와 일치하는 애플리케이션에 대한 마이그레이션 지침은 오류 코드 목록를 참조하십시오.

프로덕션 메시지는 의도적으로 GStreamer 내부 정보를 생략합니다. 플러그인 디버그 상세 수준을 높이면 원시 GError 도메인/코드, 요소 팩토리, 메시지 및 구조화된 플러그인 세부 정보가 추가됩니다. URI 사용자 정보, auth, playback-token, hdnts, stream-key 및 tkn을 포함한 인식된 자격 증명 및 URL 비밀 매개변수는 두 가지 형식으로 저장되기 전에 삭제됩니다. 보고서에 표시되는 파이프라인 문자열, 노드 조각, 재현 명령 및 직렬화된 JSON은 내부적으로 유지되는 실행 가능한 파이프라인을 변경하지 않고 삭제됩니다.

프로그래밍 방식 처리

#include "pipeline/ErrorCodes.h"
#include "pipeline/NeatError.h"

try {
  auto run = graph.build(input);
  simaai::neat::Sample out;
  simaai::neat::PullError perr;
  const auto st = run.pull(500, out, &perr);
  if (st == simaai::neat::PullStatus::Error) {
    if (perr.code == simaai::neat::error_codes::kMediaCaps) {
      // Fix the incompatible upstream/downstream media contract.
    } else {
      // Handle another specific code, including future codes, or report it.
    }
  }
} catch (const simaai::neat::NeatError& e) {
  if (e.report().error_code == simaai::neat::error_codes::kPluginMissing) {
    // Install or replace the missing GStreamer component.
  }
}

디버깅 설정 (환경)

주요 환경 변수(자세한 내용은 아키텍처 참조):

• SIMA_GST_DOT_DIR: 실패 시 그래프(graph) 형식으로 DOT 파일을 생성합니다.
• SIMA_GST_BOUNDARY_PROBES: 경계 흐름 카운터
• SIMA_GST_ELEMENT_TIMINGS: 요소별 타이밍
• SIMA_GST_FLOW_DEBUG: 요소별 흐름 카운터
• SIMA_GST_ENFORCE_NAMES: 명명 규칙 적용

실패한 명령어에 대해 편집된 원본 GStreamer 컨텍스트를 NeatError::what() 및 GraphReport.repro_note에 추가하려면, 두 변수를 모두 설정하십시오.

SIMA_NEAT_VERBOSE_LEVEL=2 \
SIMA_NEAT_VERBOSE_TOPICS=gstreamer \
./your-neat-application

NEAT_LOG_LEVEL=debug는 Neat Library 설정이 아닙니다. 일반적인 작동 시에는 자세한 출력을 비활성화 상태로 유지하십시오. 이는 짧은 진단 실행을 위해 사용되며, 인식된 자격 증명 필드는 삭제되더라도 배포에 특정한 경로 또는 미디어 주소를 포함할 수 있습니다.

디버깅 워크플로우

1. 먼저 GraphReport.error_code를 캡처하고, 오류를 분류하여 범주별로 정리합니다.
2. 구체적인 상황과 내장된 힌트를 제공하기 위해 GraphReport.repro_note를 캡처합니다.
3. 파이프라인 텍스트를 캡처합니다: Graph::describe_backend() 또는 last_pipeline().
4. 구조화된 진단 정보를 캡처합니다: MeasureReport::to_text() 또는 NeatError::report().
5. GraphReport.bus를 검사하여 첫 번째 터미널 ERROR의 원인과 자세한 내용을 확인합니다.
6. 런타임에서 문제가 발생하거나 시간이 초과되는 경우, 경계/요소 프로브를 활성화하여 문제 발생 지점을 파악합니다.

권장되는 지원 패키지:

• error_code
• repro_note
• 전체 pipeline_string 파이프라인
• 처음 3~5개의 터미널 버스 오류를 표시합니다(GraphReport.bus).
• run/validate에서 사용된 환경 변수 재정의

고객 그래프 성능 아티팩트

처리량/지연 시간/전력 보고를 위해 그래프 실행 JSON 내보내기를 사용하는 것이 좋습니다.

RunOptions opt;
opt.enable_board_power();        // graph-level power when supported by the board/SOM
Run run = graph.build(opt);

// run your normal push/pull loop inside a measurement window, then:
auto report = run.start_measurement().stop();
std::cout << report.to_text();

내보내기는 범위를 명확하게 유지합니다.

• run.graph_metrics.throughput_fps 및 run.graph_metrics.power는 그래프 수준의 주요 지표입니다.
• run.node_metrics[]에는 노드/플러그인의 지연 시간만 포함되며, 노드/플러그인의 전력 소비량은 의도적으로 포함되지 않습니다.
• latency_semantics와 aggregation은 값이 프로그램 실행 기간 동안의 값인지, 아니면 특정 시간 간격 동안 측정된 값인지 알려줍니다.
• plugin_metrics_unattributed[]는 정확히 하나의 노드에 매핑되지 않은 커널/플러그인 행을 보존합니다.

측정된 시간 간격의 경우, Run::start_measurement()를 사용하고 반환된 MeasureReport를 run_to_json(run, report, ...) / save_run_json(run, report, ...)에 전달합니다. 측정된 시간 간격 노드의 min_ms/max_ms는 누적 최소/최대 카운터를 정확하게 뺄 수 없기 때문에 사용할 수 없도록 표시됩니다(시간 간격 내 로컬 카운터가 없으면 불가능).

참고: 현재 DVT 보드는 옵션 파이프라인 및 JSON 형식을 검증할 수 있지만, 전력량 측정값은 수치적으로 신뢰할 수 있는 것으로 간주되지 않습니다. SOM 하드웨어가 전력 관련 데이터의 검증을 위한 의도된 플랫폼입니다.

일반적인 문제점 → 해결 방법

증상	가능한 원인	해결 방법
missing ... plugin	GStreamer 플러그인을 찾을 수 없습니다.	GST_PLUGIN_PATH를 확인하고, gst-inspect-1.0 <plugin>을 실행하십시오.
appsink 'mysink' not found	터미널이 없습니다. Output()	Output이 실행/빌드 파이프라인의 마지막 노드인지 확인하십시오.
caps_override is set; renegotiation disabled	Caps 잠금	caps_override를 제거하거나 입력된 Caps Lock 설정을 유지
tensor caps change not supported	런타임 시 텐서의 형태/데이터 유형 변경	텐서의 형태/데이터 유형을 안정적으로 유지 (재협상 없음)

구조화된 플러그인 오류 및 문제 해결을 위한 팁은 다음을 참조하십시오. 문제 해결.