本文提出 Hyena，一个针对同态加密（HE）下深度神经网络推理进行优化的硬件-软件协同框架。针对云服务中用户数据隐私保护需求，HE 允许在加密数据上直接计算，但计算和数据移动开销巨大。Hyena 采用混合 HE 与多方计算（MPC）方案，相比纯全同态加密（FHE）更实用。主要贡献包括：(1) 新的数据打包技术，降低数据移动量；(2) 新的数据流，增加复用，减少旋转、密钥切换、NTT 转换等昂贵操作；(3) 在平衡流水线架构上评估，高效处理上述原语。实验表明，与广泛使用的 Channel-packing 相比，Hyena 实现 38 倍加速和 162 倍能耗降低，ResNet20 推理端到端延迟仅 11.4 毫秒，加速器面积 163 mm²，功耗 16.75 W。本文适用的读者包括隐私计算、硬件加速、安全推理领域的研究者和工程师。