TFLite Micro에서 arena 크기 감 잡는 현실적인 방법

2025. 11. 16. · tech

마이크로컨트롤러 추론에서 tensor arena를 경험적으로 산정하고 실패 로그로 보정한 과정을 정리.

TFLite Micro 프로젝트에서 제일 흔한 런타임 실패가 arena 부족이다.

AllocateTensors() failed

처음엔 감으로 80KB를 줬다가 계속 실패했다. 결국 순서를 바꿨다.

1. PC에서 같은 모델로 메모리 프로파일 확인
2. MCU에서 arena를 넉넉히 시작
3. 4KB 단위로 줄여가며 임계점 측정

constexpr int kTensorArenaSize = 120 * 1024;
static uint8_t tensor_arena[kTensorArenaSize];

추론 중간 op 교체(예: fully connected → int8 optimized kernel)에 따라 필요 메모리가 바뀐다. 그래서 모델 바꾸면 arena도 다시 측정해야 했다.

컴파일 단계에서는 CMSIS-NN 옵션 on/off에 따라 링크 크기와 RAM 사용이 달라진다. 빌드 플래그를 기록해두지 않으면 재현이 어렵다.

주간 이슈 메모 (짧은 노트형)

GCC/LLVM 릴리즈 노트에서 최적화·경고 동작 변경이 누적된 시기

• GCC news
  • https://gcc.gnu.org/
• LLVM release notes
  • https://releases.llvm.org/

컴파일러 업데이트는 성능 향상과 동시에 경고 승격, 인라이닝 정책, LTO 동작 변화를 가져온다. 즉 코드가 틀려서가 아니라 도구가 더 엄격해져 실패하는 빌드가 늘 수 있다. 따라서 warning-as-error를 유지하는 팀일수록 버전 업그레이드 전후 로그를 비교 저장해 두는 습관이 중요하다.

참고

• TensorFlow Lite Micro docs
• CMSIS-NN GitHub