Expected all tensors to be on the same device：分岐の境界を調べる

症状と対象範囲

一つの操作に CUDA 上の画像と CPU 上のマスクが渡されたり、分岐が異なる GPU 上に配置されたりすることがあります。アプリケーション全体が GPU を認識できていないという意味ではありません。

検索の手掛かりとなるエラーの断片です。ID、値、ファイル名は環境によって変わります。

Expected all tensors to be on the same device
cpu and cuda
cuda:0 and cuda:1

出典から確認できること

過去の Issue #2556 では、VAE Encode for Inpaint で CPU と CUDA の不一致が報告されています。これは画像とマスクの境界で起こり得る一例であり、すべてのデバイスエラーに使える修正方法ではありません。PyTorch の説明によると、既定では GPU をまたぐ操作は許可されないため、traceback に表示されるデバイス名が重要です。出典 1（英語） 出典 2（英語） 出典 3（英語）

区別すべき状況

1. カスタムノードが、次の操作で必要なデバイスへ移動していないテンソルを作成している。

2. デバイスの強制、オフロード、マルチ GPU の設定によって、互換性のないデバイスに分岐が配置されている。

3. ComfyUI 本体とノードの更新時期が異なり、デバイス管理に関する前提が変わっている。

確認手順

以下は引用した資料に基づく編集上の手順です。あなたの環境で原因が確定したことを意味しません。

手順 1. エラーに示された両方のデバイス、失敗したノード、traceback 内の具体的な操作を記録します。

手順 2. ワークフローのコピーで、必須ではないデバイス強制やマルチ GPU の設定を取り除き、作者の既定のデバイス管理に戻します。

手順 3. オフロードやマルチ GPU の機能を戻す前に、最小限の単一デバイス構成で画像、マスク、コンディショニング、モデルの各分岐をテストします。

手順 4. 拡張機能だけで発生する場合は、そのバージョンと最小グラフを報告します。すべての入力をソースコードで cuda:0 に送らないでください。他のバックエンドが動作しなくなり、メモリ管理を妨げる場合があります。

完了の確認

操作に関わるオブジェクトが互換性のあるデバイスで処理され、偶然のキャッシュ状態に頼らずタスクが完了することを確認します。

制限と注意点

テンソルを移動すると、コピーが増えてメモリ負荷が高まることがあります。オフロードを無効にした後の OOM は、デバイスエラーと混同せず、容量に関する問題として調べてください。

参照した原文資料

• インペインティングの VAE Encode における CPU と CUDA の不一致（英語）（原文資料の確認日：2026-09-21）
• ComfyUI カスタムノードのトラブルシューティング（英語）（原文資料の確認日：2026-09-21）
• PyTorch CUDA のセマンティクス（英語）（確認日：2026-09-25）

翻訳の準備日：2026-09-22。上記の古い資料確認日は引き継いでいます。PyTorch CUDA のセマンティクスのページは 2026-09-25 に確認しました。GPU での実行、最小メモリの測定、実行時の保証は提供していません。

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