本研究提出HALO框架，解决传统量化方法在硬件适应性和效率上的不足。通过硬件感知后训练量化，优化关键路径延迟，实现动态频率调整。研究表明，HALO在TPU和GPU上平均提升性能270%，节省51%能量，同时保持稳定精度。

该文介绍了一种名为 EOSL 的新型多目标损失函数，旨在解决平衡语义信息丢失和能量消耗的挑战。基于 EOSL 的编码器模型选择，能够实现90%的能量节省和44%的语义相似性性能提升，为能源高效的神经网络选择和绿色的语义通信架构发展铺平了道路。