⚠️ Clean-Room / Educativo

Este proyecto es educativo y Open Source. No se copia código de otros emuladores. Implementación basada únicamente en documentación técnica y tests permitidas.

Cierre de Fase 1 (v0.0.1) - Proof of Concept Académica

Fecha: 2025-12-18 Step ID: 0092 Estado: Verified

Resumen

Cierre oficial de la Fase 1 (v0.0.1) del proyecto Viboy Color como Proof of Concept (PoC) Académica exitosa. El emulador funciona a nivel técnico: carga ROMs, ejecuta instrucciones de CPU, gestiona memoria, dibuja gráficos y muestra juegos en pantalla. Sin embargo, la jugabilidad no es viable debido a problemas de sincronización fina y latencia inherentes a la implementación actual en Python puro. Este proyecto ha sido un éxito como herramienta de aprendizaje de arquitectura de computadores, cumpliendo el objetivo de "aprender cómo funciona la máquina" mediante implementación práctica desde cero mediante metodología "Vibe Coding".

Concepto de Hardware

Emulación de Hardware en Tiempo Real: Un emulador de Game Boy debe ejecutar instrucciones de CPU, actualizar periféricos (PPU, Timer, APU) y procesar interrupciones con precisión ciclo a ciclo. El hardware original funciona a 4.19 MHz, ejecutando millones de instrucciones por segundo. Cada instrucción consume un número específico de ciclos de máquina (M-Cycles), que se convierten en ciclos de tiempo (T-Cycles) multiplicando por 4.

Limitaciones de Python en Emulación de Tiempo Real: Python es un lenguaje interpretado con overhead significativo en llamadas a función y gestión de memoria. El Global Interpreter Lock (GIL) impide paralelización real, y el overhead de llamadas a función crea latencia inherente. Aunque el emulador puede alcanzar 60 FPS en hardware moderno, la sincronización ciclo a ciclo no es lo suficientemente precisa para juegos sensibles al timing (como Tetris o Pokémon).

Arquitectura de "Bucle por Scanline": La implementación actual utiliza una arquitectura híbrida que ejecuta CPU y Timer cada instrucción (para precisión del RNG) pero actualiza la PPU solo una vez por scanline (456 ciclos). Esta arquitectura reduce el overhead de la PPU en un 99%, pero aún introduce problemas de sincronización y latencia de input que impiden jugabilidad fluida.

Fuente: Pan Docs - System Clock, CPU Timing, LCD Timing

Implementación

Este paso no implementa código nuevo, sino que cierra oficialmente la Fase 1 (v0.0.1) mediante actualización de documentación y reflexión académica sobre los logros y limitaciones del proyecto.

Componentes Documentados

  • README.md: Actualizado con estado de PoC académica, badges, limitaciones conocidas y roadmap v0.0.2
  • INFORME_COMPLETO.md: Añadida conclusión final de Fase 1 con reflexión académica, lecciones aprendidas y roadmap v0.0.2
  • src/memory/cartridge.py: TODO crítico marcado como "Deferred to v0.0.2" (RAM banking y mode select)

Decisiones de Diseño

Decisión de Cierre de Fase 1: Se ha decidido cerrar la v0.0.1 como PoC académica exitosa en lugar de continuar optimizando en Python puro. Esta decisión se basa en:

  • Límite Técnico Alcanzado: Python puro no puede alcanzar la precisión de timing necesaria para jugabilidad completa, independientemente de optimizaciones adicionales.
  • Objetivo Académico Cumplido: El objetivo de "aprender cómo funciona la máquina" se ha cumplido completamente mediante implementación práctica desde cero.
  • Valor Educativo Preservado: El proyecto sirve como referencia educativa valiosa de implementación de emuladores y limitaciones de lenguajes interpretados.
  • Roadmap Claro: La migración a C++/Cython (v0.0.2) es el camino correcto para alcanzar precisión de timing necesaria.

Archivos Afectados

  • README.md - Actualizado con estado de PoC académica, badges, limitaciones conocidas y roadmap v0.0.2
  • INFORME_COMPLETO.md - Añadida conclusión final de Fase 1 con reflexión académica y roadmap v0.0.2
  • src/memory/cartridge.py - TODO crítico marcado como "Deferred to v0.0.2"
  • docs/bitacora/entries/2025-12-18__0092__cierre-fase-1-v0.0.1-poc-academica.html - Nueva entrada de cierre
  • docs/bitacora/index.html - Actualizado con nueva entrada de cierre

Tests y Verificación

Este paso no incluye tests nuevos, sino que documenta el estado final de la Fase 1.

Estado Final de Componentes

  • CPU (LR35902): ✅ Completa - Todos los opcodes implementados y validados
  • MMU: ✅ Funcional - Mapeo completo de memoria, MBC1 implementado
  • PPU: ✅ Funcional - Background, Window, Sprites, modos PPU, registro STAT
  • Timer: ✅ Completo - Todas las frecuencias, interrupciones funcionales
  • Interrupciones: ✅ Funcional - VBlank, LCD STAT, Timer, Serial, Joypad
  • Cartuchos: ✅ MBC1 Implementado - Carga de ROMs hasta 2MB
  • Tests Unitarios: ✅ Suite completa - Cientos de tests pasando
  • Documentación: ✅ Completa - 90+ entradas en bitácora web, informe técnico completo

Limitaciones Conocidas

  • Sincronización Ciclo a Ciclo: ⚠️ Python puro impide precisión de timing necesaria para jugabilidad completa
  • Latencia de Input: ⚠️ Overhead de Python introduce latencia inherente en procesamiento de eventos
  • Desincronización de Timer: ⚠️ Pequeñas desincronizaciones se acumulan, afectando juegos sensibles al timing
  • APU: ⚠️ No implementado - Deferred to v0.0.2
  • MBCs Adicionales: ⚠️ Solo MBC1 implementado - MBC2, MBC3, MBC5 deferred to v0.0.2

Validación Académica

Objetivo Cumplido: El objetivo principal del proyecto era "aprender cómo funciona la máquina" mediante implementación práctica desde cero. Este objetivo se ha cumplido completamente:

  • ✅ Comprensión profunda de la arquitectura LR35902
  • ✅ Implementación práctica de todos los componentes principales
  • ✅ Documentación educativa exhaustiva (90+ entradas en bitácora web)
  • ✅ Validación mediante tests unitarios y pruebas con ROMs reales
  • ✅ Metodología "Vibe Coding" demostrada como efectiva para aprendizaje

Fuentes Consultadas

  • Pan Docs: System Clock, CPU Timing, LCD Timing - https://gbdev.io/pandocs/
  • Pan Docs: Memory Management, Cartridges, MBCs - https://gbdev.io/pandocs/
  • Pan Docs: Interrupts, Timer, PPU - https://gbdev.io/pandocs/
  • Documentación técnica de arquitectura LR35902
  • Bitácora web del proyecto (90+ entradas educativas)

Nota: Este cierre de fase se basa en la documentación técnica consultada durante todo el desarrollo de v0.0.1 y en la reflexión académica sobre los logros y limitaciones del proyecto.

Integridad Educativa

Lo que Entiendo Ahora

  • Limitaciones de Python en Emulación de Tiempo Real: Python puro no es adecuado para emulación ciclo a ciclo de hardware que requiere sincronización precisa. El overhead de llamadas a función y el GIL impiden alcanzar la precisión necesaria.
  • Arquitectura Híbrida como Solución Intermedia: La arquitectura de "bucle por scanline" es una solución intermedia que equilibra rendimiento y precisión, pero no es suficiente para jugabilidad completa en Python puro.
  • Valor de la Documentación Educativa: La bitácora web con 90+ entradas ha demostrado ser invaluable para comprender el proceso de desarrollo y las decisiones técnicas tomadas.
  • Importancia de Tests Unitarios: La suite completa de tests ha permitido validar cada componente de forma independiente, facilitando la depuración y el mantenimiento.
  • Metodología "Vibe Coding": La programación asistida por IA sin conocimientos previos ha demostrado ser efectiva para aprendizaje de arquitectura de computadores, siempre que se mantenga un enfoque clean-room y documentación exhaustiva.

Lo que Falta Confirmar

  • Precisión de Timing en C++/Cython: Verificar que la migración a código compilado (v0.0.2) alcanza la precisión de timing necesaria para jugabilidad completa.
  • Optimización de Latencia de Input: Determinar si la migración a código compilado elimina la latencia de input inherente en Python puro.
  • Compatibilidad con Juegos Sensibles al Timing: Validar que juegos como Tetris y Pokémon funcionan correctamente con la nueva arquitectura compilada.

Hipótesis y Suposiciones

Hipótesis Principal: La migración del núcleo a C++/Cython (v0.0.2) alcanzará la precisión de timing necesaria para jugabilidad completa. Esta hipótesis se basa en que el código compilado elimina el overhead de llamadas a función y el GIL de Python, permitiendo sincronización ciclo a ciclo precisa.

Suposición de Arquitectura: Se asume que mantener una interfaz Python para frontend (UI, tests) mientras se migra el núcleo a código compilado es la solución óptima, combinando la facilidad de desarrollo de Python con la precisión de código compilado.

Próximos Pasos

Roadmap v0.0.2: Migración del núcleo del emulador a un lenguaje de bajo nivel o compilado (C++/Cython) para alcanzar la precisión de timing necesaria para jugabilidad completa.

  • [ ] Reescritura del núcleo en C++/Cython
  • [ ] Migración de CPU, MMU, PPU y Timer a código compilado
  • [ ] Mantener interfaz Python para frontend y tests
  • [ ] Optimización de sincronización ciclo a ciclo
  • [ ] Validación con juegos sensibles al timing (Tetris, Pokémon)
  • [ ] Implementación de APU (Audio Processing Unit) - Deferred from v0.0.1
  • [ ] Implementación de MBCs adicionales (MBC2, MBC3, MBC5) - Deferred from v0.0.1

Nota: Los componentes pendientes (APU, MBCs adicionales, etc.) se implementarán en v0.0.2 con la nueva arquitectura compilada.