清华大学微电子学研究所魏少军教授和刘雷波教授团队在计算机软硬件研究领域取得重要进展，提出了一种创新的软硬件协同设计方法。该研究不仅为提升计算系统的能效和性能提供了新思路，也为应对后摩尔时代芯片设计面临的挑战开辟了可行路径。

长期以来，计算机系统的设计往往呈现软硬件分离的态势，软件开发和硬件设计各自为政，导致计算资源的利用效率受限，系统整体性能难以实现最优。随着人工智能、物联网、大数据等应用的爆发式增长，对计算效率、能耗和灵活性的要求日益严苛，传统的设计模式已难以满足需求。在此背景下，软硬件协同设计成为学术界和产业界共同关注的焦点。

魏少军和刘雷波团队提出的新方法，其核心在于打破软硬件之间的传统壁垒，从系统层面进行一体化优化。该方法强调在设计的早期阶段，就将软件的应用特性、算法需求与硬件的架构特性、物理约束进行深度融合与协同分析。具体而言，团队通过构建统一的建模与评估框架，使得软件开发者能够清晰地洞察底层硬件的行为与瓶颈，而硬件设计师也能准确理解上层软件的计算模式与数据流特征，从而共同指导处理器架构、存储层次、互连网络等关键硬件的设计，同时优化编译策略、运行时系统及算法实现。

据悉，该协同设计方法包含几个关键技术要素：首先是面向领域的高层抽象与敏捷描述语言，能够快速捕捉应用的核心计算模式；其次是可配置、可扩展的硬件模板库与设计空间探索工具，支持快速生成满足特定软件需求的定制化硬件架构；再者是贯穿设计流程的性能、功耗与面积（PPA）联合建模与精准评估模型，确保协同优化目标的达成。团队通过面向智能感知、图计算等典型场景的实例验证表明，采用该方法设计的系统，在保持通用性的能效比和性能较传统分离设计方法有显著提升。

这项研究成果的意义深远。一方面，它为开发下一代高性能、高能效的专用计算芯片（如AI芯片、领域专用处理器DSA）提供了系统化的设计方法论，有助于缓解通用处理器面临的“能效墙”和“内存墙”问题。另一方面，该方法也降低了复杂计算系统的设计门槛和周期，通过软硬件协同优化，可以在满足特定应用需求的更好地平衡性能、功耗、成本与灵活性。

魏少军教授和刘雷波教授团队长期深耕于集成电路设计与设计方法学领域，此次提出的软硬件协同设计新方法，是他们继在可重构计算、安全芯片等方面取得系列成果后的又一重要突破。该研究得到了国家自然科学基金等项目的支持，相关成果已发表在计算机体系结构领域顶级会议和期刊上，并引起了国内外同行的广泛关注。

随着计算需求日益多样化和复杂化，软硬件协同设计将成为推动计算技术持续演进的核心动力之一。清华团队的这项创新工作，不仅为学术界提供了新的研究视角和工具，也为产业界开发更具竞争力的计算产品奠定了坚实的方法基础，有望在中国乃至全球的集成电路与计算系统创新中发挥重要作用。