Le Britannique ARM, qui fait l’objet d’un projet d’acquisition de 40 milliards de dollars par Nvidia, se recentre sur son activité principale de blocs d’IP en semiconducteurs, en annonçant l’essaimage de Cerfe Labs, l’entité aux Etats-Unis qui conduit ses activités de recherche pour développer de nouveaux types de mémoires non volatiles basées sur des matériaux électroniques corrélés (CeRAM) et des transistors ferroélectriques (FeFET).

Les chercheurs d’ARM CeRAM rejoindront Cerfe Labs et assumeront la propriété du projet de développement conjoint entre ARM et l’Américain Symetrix.

« Au cours des cinq dernières années, l’équipe d’ARM Research a fait de grands progrès dans l’avancement de la technologie CeRAM. Alors qu’ARML se concentre davantage sur son activité principale de propriété intellectuelle dans les semiconducteurs, nous mettons l’équipe de Cerfe Labs dans une position plus agile pour réussir dans son travail de mise sur le marché de cette technologie de rupture », a déclaré Simon Segars, CEO d’ARM.

Dans le cadre de cette externalisation, ARM transférera son portefeuille IP CeRAM complet de plus de 150 familles de brevets à Cerfe Labs. L’objectif initial de Cerfe Labs sera de produire des prototypes qui seront concédés sous licence à des partenaires dans le but d’accélérer le calendrier de mise en œuvre de ces nouvelles mémoires non volatiles pour les systèmes.

La nouvelle société a son siège à Austin, au Texas et est dirigée par Eric Hennenhoefer et Greg Yeric, deux dirigeants de l’organisation ARM Research. ARM a pris une participation minoritaire dans Cerfe Labs et Jason Zajac, Chief Strategy Officer d’ARM, rejoindra le conseil d’administration de la société.

« La technologie CeRAM constitue la mémoire non volatile la plus prometteuse du secteur avec des caractéristiques que l’on ne retrouve dans aucune autre technologie de mémoire aujourd’hui. L’équipe de Cerfe Labs est bien placée pour accélérer le travail commencé dans le cadre d’ARM Research et aider la technologie CeRAM à atteindre son potentiel en tant que solution à faible coût et hautes performances pour améliorer les systèmes qui font appel à l’intelligence artificielle en périphérie et au calcul intensif (IA Edge, HPC) », avance Eric Hennenhoefer.