你好，我们正在移植一个点云目标检测模型（其中包括一个自定义算子），int16量化后转离线模型，如下是mlu220和gpu模型输出结果的比较：

然后经过cpu后处理后，结果偏差较大，如下，每一列分别是class、xyzwlh、dir、score（可以明显看到mlu上丢失了高score目标）：

mlu220:

gpu:

量化代码如下：

尝试的方法：

1. 更换量化方法，使用eqnm量化，结果精度差不多

2. 使用分通道量化，量化过程耗时几十分钟最后放弃了，可能因为模型通道数太多？有几千通道

3. 使用模拟量化工具，报错：RuntimeError: "sum_cpu" not implemented for 'Half'

4. 没有MLU270，无法逐层
   

问题：

1. 这个int16量化的mse和cosine_similarity误差算正常吗？

2. 是否可以初步判定是算子的问题？

3. 如果是算子问题，没有MLU270无法定位具体算子，可以提供其他帮助和建议吗？