Rendimiento de la API EEPROM 28C64 en Arduino

Optimización de la API de EEPROM 28C64 con Arduino: lectura/escritura rápidas, mediciones con osciloscopio, gestión de BUSY READY y mejoras frente a datasheet.

31 ago 2025 • 6 min read • Q2BSTUDIO Team

Inteligencia-Artificial-

EEPROM 28C64 API Performance with Arduino Reescrito y traducido al español por Q2BSTUDIO

Motivación: En una entrada previa se presentó una implementación básica de la API para EEPROM y un ejemplo simple para leer y escribir celdas. En este texto nos enfocamos en optimizar el rendimiento y comparar los tiempos prácticos con los valores del datasheet. No se pretende medir la velocidad cruda del chip de forma absoluta, ya que la plataforma Arduino introduce sobrecarga. El objetivo es hacer las operaciones de lectura y escritura lo más rápidas posible respetando las secuencias de activación de pines y los tiempos indicados en el datasheet, eliminando esperas innecesarias y mostrando las formas de onda con un osciloscopio.

Lectura y formas de onda: La secuencia para leer del EEPROM es sencilla. Paso 1 establecer dirección en el bus de direcciones. Paso 2 activar chip poniendo CE a nivel bajo. Paso 3 habilitar la salida poniendo OE a nivel bajo. Paso 4 esperar el retardo de salida OE a la aparición del dato. Paso 5 leer el valor en el bus de datos. Paso 6 desactivar chip poniendo CE a nivel alto. Paso 7 deshabilitar salida poniendo OE a nivel alto. El datasheet indica que el retardo OE a dato es del orden de 10 a 70 ns para el modelo 28C64, pero en la práctica la escritura de pines con Arduino implica una latencia de aproximadamente 120 ns entre dos operaciones digitales debido al overhead de llamadas en C y a la ejecución en la MCU, suficiente para que el dato aparezca en el bus.

Escribiendo en el EEPROM y formas de onda: El proceso de escritura es más complejo e incluye comprobación del pin READY BUSY. Secuencia resumida: establecer dirección en el bus, poner CE bajo para habilitar chip, poner WE bajo para iniciar la ventana de escritura, colocar el dato en el bus (la duración observada fue alrededor de 1 us para colocar el dato), subir WE a alto para disparar la escritura, subir CE a alto para desactivar el chip y luego sondear el estado READY hasta que vuelva a READY. El datasheet define Time to Device Busy máximo 50 ns entre flanco de subida de WE y la transición a BUSY y Write Cycle Time máximo 1 ms. En mi implementación añadí una espera de 1 us antes de sondear aunque debido al overhead de la plataforma esto resulta en la práctica redundante.

Observaciones con osciloscopio: La relación entre CE y WE muestra que CE se baja primero para activar el chip, después WE se baja para comenzar a colocar el dato, la duración entre flanco de bajada y subida de WE fue de aproximadamente 1200 ns lo que equivale a unas ocho operaciones de 120 ns más el tiempo de preparar el bus de datos. El flanco de subida de WE inicia el ciclo de escritura y conduce al pin READY BUSY al estado BUSY; elevar CE a alto después no interrumpe la escritura en curso.

Sondeo del estado BUSY: El sondeo activo del pin READY BUSY permite reducir el tiempo de espera eficazmente. Mediciones de osciloscopio mostraron que un ciclo de escritura tarda alrededor de 500 us frente al máximo especificado de 1000 us. Sin embargo, esperar siempre el tiempo máximo puede provocar errores si comienza una nueva escritura antes de que termine la anterior, por eso se fijó un tiempo seguro mínimo de espera de 1400 us en pruebas conservadoras. Usando sondeo activo y revisando el estado cada 200 us se redujo el tiempo de espera a cerca de 600 us sin comprometer la integridad. Reducir el intervalo de sondeo a 50 us o 20 us podría acelerar aún más el procedimiento a costa de más lecturas de pin y consumo de CPU.

Rendimiento y resultados: En la implementación original orientada a demostración visual los tiempos fueron: WRITE total 8193044 us promedio 8001 us y READ total 15371674 us promedio 15011 us. Con la API optimizada orientada a rendimiento, resultados observados: BUSY total 615502 us promedio 601 us máximo 605 us, WRITE total 622457 us promedio 607 us, READ total 4672 us promedio 4 us, verificación OK. El procedimiento de prueba consistió en escribir secuencialmente 1024 celdas con valores aleatorios y luego leer las mismas 1024 celdas, registrando además los tiempos de espera del pin READY BUSY durante cada escritura. Un solo acceso por pin digital se estimó en torno a 120 ns y durante lectura simple se ejecutan unas 25 operaciones digitales lo que da cerca de 3 us más la conversión de arreglos, cuadrando con lo observado. La lectura de todo el espacio de 8K celdas puede completarse en alrededor de 40 ms.

En escritura la media fue 607 us por celda, con 601 us consumidos por el sondeo del READY BUSY y cerca de 6 us de sobrecarga en Arduino por conversión de datos y una espera de 1 us antes del sondeo. Ajustando la frecuencia de sondeo a intervalos menores se lograría un ahorro adicional, estimado en unos 100 us potenciales por ciclo.

Verificación de datos: Tras escribir y leer los bloques se compararon los arreglos para detectar errores. Si las escrituras se realizan demasiado rápido se producen solapamientos y corrupción de datos. Por ejemplo reducir la espera READY a 200 us en lugar de 1400 us produjo fallos masivos en las celdas. La verificación aquí realizada no incorpora ciclos de energía entre escritura y lectura, por lo que la detección de degradación por resistencia de escritura o pérdida de retención requiere pruebas adicionales con corte de alimentación y será tema de trabajos posteriores.

Próximos pasos y trabajo futuro: 1 Comprobar la resistencia a ciclos de escritura del chip EEPROM y estudiar cómo se degrada su endurance, si aparece como lentitud en la escritura o corrupción de datos. 2 Desarrollar un programa completo de verificación de datos y evaluar retención durante 24 horas comparado con la especificación de 10 años del fabricante. 3 Montar un protoboard con zócalo ZIF para cambiar chips rápidamente durante pruebas. 4 Comparar la sobrecarga de digitalWrite y digitalRead entre Arduino Mega y Arduino Giga considerando la diferencia de frecuencia de reloj, buscando mejorar el rendimiento mediante optimizaciones hardware y software.

Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida, con experiencia en inteligencia artificial, ia para empresas y agentes IA. Ofrecemos servicios de ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y soluciones con Power BI para transformar datos en decisiones. Nuestro equipo desarrolla aplicaciones a medida seguras y escalables, integra modelos de inteligencia artificial para automatizar procesos y crea agentes IA personalizados para mejorar la productividad. También realizamos auditorías y fortalecimiento en ciberseguridad y despliegues en plataformas cloud aws y azure, además de implementar soluciones de inteligencia de negocio centradas en Power BI y analítica avanzada.

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Contacto y cierre: En siguientes publicaciones se publicarán pruebas de endurance, herramientas automáticas de verificación y comparativas de rendimiento entre plataformas. Si desea que evaluemos su proyecto o que implementemos una API de EEPROM optimizada y segura, contacte con Q2BSTUDIO para una propuesta personalizada.

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