Retenção de dados em um microcontrolador

Apenas lendo a folha de dados do attiny13, ele diz que pode manter seus dados por 20 anos a 85 graus Celsius e 100 anos a 25 graus Celsius.

• Será que, independentemente da leitura e gravação no micro, por exemplo, eu o desligo e o mantenho a uma temperatura constante de 85 graus Celsius por 20 anos e ele perderá seus dados?
• Como ele pode "perder" seus dados? Não vejo esse conceito.
• Além disso, o que há com a unidade ppm (partes por milhão?) Mencionada na página 6 na seção de retenção de dados, mas não entende do que se trata. Eu o vi regularmente quando falamos de osciladores de cristal, mas não consigo entender por que é usado.

A memória flash, como a EEPROM, armazena suas informações nos chamados portões flutuantes . Os portões normais dos FETs (MOS) têm uma conexão externa através da qual o FET é ligado e desligado (para MOSFETs integrados, isso seria uma conexão de camada de metal). Portões flutuantes não têm essa conexão de pino ou camada de metal. Eles ficam completamente isolados em SiO acima do canal do MOSFET, e a> cm SiO é um dos melhores isoladores que você pode obter. 10 14 Ω $_2$$10^{14} \Omega$$_2$

Como os MOSFETs tradicionais, eles ligam o canal quando carregam uma carga. Mas como eles são programados então? Através de um efeito quântico chamado tunelamento, que é induzido pela aplicação de um campo elétrico entre o canal e um portão de controle. A tecnologia é, portanto, denominada FLOTOX , abreviação de "Túnel de óxido de porta flutuante", comparável ao FAMOS ("Semicondutor de óxido de metal de injeção de avalanche de porta flutuante") usado nas antigas EPROMs apagáveis ​​por UV.
(Não posso explicar o tunelamento em detalhes aqui; os efeitos quânticos desafiam qualquer lógica. De qualquer forma, depende muito de estatísticas).

Sua primeira pergunta é na verdade dupla: 1) posso executar leituras e gravações ilimitadas e 2) retém os dados quando o dispositivo não é usado (vida útil)?
Para começar com o primeiro: não, você não pode. Você pode lê-lo um número ilimitado de vezes, mas os ciclos de gravação são limitados. A folha de dados diz 10 000 vezes. O número limitado de ciclos é causado por portadores de carga deixados no portão flutuante após o apagamento, cujo número no final se torna tão grande que a célula não pode mais ser apagada.
Ele manterá seus dados por 20 anos, mesmo sem energia? Sim, é o que diz a folha de dados. Os cálculos de MTTF (tempo médio até a falha) (novamente um método estatístico) prevêem menos de 1 parte por milhão de erros. É isso que o ppm significa.

uma observação no MTTF
MTTF significa o tempo médio até a falha , que é diferente do MTBF (tempo médio entre falhas). MTBF = MTTF + MTTR (tempo médio para reparo). Faz sentido.
As pessoas costumam usar o termo MTBF quando na verdade querem dizer MTTF. Em muitas situações, não há muita diferença, como quando o MTTF é de 10 anos e o MTTR é de 2 horas. Mas os microcontroladores com falha não são reparados, são substituídos, portanto, nem MTTR nem MTBF significam nada aqui.

Atmel cita erros de 1ppm após 100 anos. É óbvio que o AVR não está em produção há tanto tempo, então como eles chegariam a esse valor? Existe um persistente mal-entendido de que isso seria simplesmente uma coisa linear: 1 dispositivo defeituoso após 1000.000 horas seria o mesmo que 1 dispositivo defeituoso por 1000 horas em uma população de 1000 dispositivos. 1000 x 1000 = 1000 000, certo? Não é assim que funciona! Não é linear. Você pode perfeitamente ter erros após 1 milhão de horas e nenhum depois de mil, mesmo com uma população de um milhão! Os cálculos de MTTF levam em consideração todos os tipos de efeitos que podem influenciar a confiabilidade do produto e atribuem um tempo para cada um deles. Os métodos estatísticos são então usados ​​para chegar a uma previsão de quando o produto eventualmente falhará. Veja também "

(Esqueça o erro da Wikipedia sobre o MTBF. Está errado.)

Como ele perde seus dados? A carga da porta não vazará no mesmo sentido que a corrente vaza no circuito normal devido a altas resistências. Isso será feito da mesma maneira que é programado e apagado, através do tunelamento. Quanto mais alta a temperatura, maior a energia dos portadores de carga e maior a chance de eles passarem pela camada de SiO . $_2$

A pergunta de Federico se o 1 ppm se refere a dispositivos ou células é justificada. A folha de dados não diz, mas presumo que seja 1 célula de dados com defeito por milhão. Por quê? Se fossem dispositivos, você obteria números piores para dispositivos com tamanhos maiores de Flash, e eles são iguais para 1k e 16k. Além disso, 100 anos é extremamente longo. Eu ficaria surpreso ao ver 999 999 dispositivos em 1 milhão ainda funcionando.

imagens descaradamente roubadas aqui

Esse tipo de memória armazena dados como pequenas cobranças nos portões isolados do FET. Isso basicamente mantém a porta FET em alta ou baixa tensão. Outra maneira de ver a mesma coisa é que o 1 ou 0 é armazenado como tensão em um capacitor conectado a uma porta FET.

O armazenamento de carga não é permanente. Eventualmente, uma carga suficiente vazará para que o estado original do bit não possa mais ser determinado com segurança. Temperaturas mais altas tornam um pouco mais fácil o vazamento da carga, e é por isso que a especificação de retenção de dados é mais curta em temperaturas elevadas.

Quanto ao ppm, sim, são "partes por milhão". É o mesmo conceito que porcentagem, que é apenas outra maneira de dizer partes por cem. 100ppm = 0,01% = 0,0001

Em particular (e em muitos outros uC), os dados 'permanentes' são armazenados na memória flash - que é basicamente um transistor especial que pode 'capturar' a carga (como um capacitor). O truque é que não há um fio conectado a esse capacitor - portanto, eles só podem carregá-lo ou descarregá-lo - através de um tunelamento quântico. Isso significa que as descargas são realmente muito lentas e é muito difícil carregá-lo / descarregá-lo (cada carregamento / descarregamento danifica o transistor, é por isso que é limitado a 10k apagamentos).

A velocidade dessa descarga é determinada empiricamente e você a vê na folha de dados.

Mas esse é um valor "típico" - você pode obter tempos de retenção de dados muito mais altos e mais baixos - isso pode ser um pouco aleatório. Não existe uma maneira exata de descobrir com antecedência quando os dados devem desaparecer. É por isso que você vê essa aproximação na folha de dados + estimativa de quantos dispositivos serão piores que essa estimativa.