26k and fix bpu round

deploy_45dim_rl_gym/bpu_quantization/README.md

@@ -55,6 +55,30 @@ cd /Users/chenyouyuan/cyy_ws/deploy_go1_pro/deploy_45dim_rl_gym/bpu_quantization
 ./quantize_policy_x5.sh --samples 128 --compare-limit 128
 ```
 
+速度优先 int8 对照：
+
+```bash
+./quantize_policy_x5.sh --quant int8
+```
+
+本次 `policy_35k` int8 结果不建议直接实机使用：
+
+- 产物：`mapper_output_35k_int8_gemm/policy_35k_int8_gemm.bin`
+- `actions` cosine：`0.981343`
+- L1/L2/Chebyshev：`0.053474 / 0.018129 / 0.113345`
+- mapper 编译估计延迟：`314.2 us + 49.7 us`
+- 板端 `hrt_model_exec perf` 实测：`1.583870 ms`
+- 板端 C++ bench：`1.56478 ms`
+
+对比当前 int16：
+
+- `actions` cosine：`0.998524`
+- 板端 `hrt_model_exec perf` 实测：`1.401526 ms`
+- 板端 C++ bench：`1.37792 ms`
+
+结论：这个模型上默认 int8 既更慢，输出误差也更大。当前继续用
+`policy_35k_int16_gemm.bin` 更合理。
+
 Gym BPU 部署入口支持快速切换轮次：
 
 ```bash
@@ -105,25 +129,31 @@ cd /root/go1_pro_deploy/deploy_45dim_rl_gym/bpu_deploy_x5/cpp
   1000
 ```
 
-已经完成 `policy_robotlab_15000.onnx` 和 `policy_robotlab_6500.onnx` 的 int16
-量化。RobotLab BPU 部署默认仍使用 6500 版本：
+已经完成 `policy_robotlab_15000.onnx`、`policy_robotlab_6500.onnx` 和
+`policy_robotlab_26000.onnx` 的 int16 量化。RobotLab BPU 部署当前默认使用
+26000 版本：
 
-- 原始模型：`../policy_robotlab_6500.onnx`
+- 原始模型：`../policy_robotlab_26000.onnx`
 - 原始输入：`obs [1, 450]`
 - BPU 编译输入：`obs_4d [1, 1, 1, 450]`
 - BPU 输出：`actions [1, 12, 1, 1]`
 - Docker 镜像：`openexplorer/ai_toolchain_ubuntu_20_x5_cpu:v1.2.8`
 - `hb_mapper`：`1.24.3`
 - `hbdk`：`3.49.15`
-- 当前产物：`mapper_output_6500_gemm/policy_robotlab_6500_int16_gemm.bin`
+- 当前产物：`mapper_output_26000_gemm/policy_robotlab_26000_int16_gemm.bin`
 
 `mapper_output*/`、`.hb_check/`、校准数据、中间 ONNX、`hb_mapper` 日志都被
 `.gitignore` 忽略；需要时按下面步骤重新生成。仓库里只保留脚本和 YAML 配置。
 
-6500 量化使用 `calibration_data_fast64/` 的 64 个真实样本。原因是
+26000 量化使用 `calibration_data_26000_robotlab_fast64/` 的 64 个真实样本。原因是
 `hb_mapper` 会先尝试 calibration batch 8，但当前 4D featuremap 包装会被工具链
 内部改成固定 batch 的 reshape，batch 8 失败后会退回 batch 1；用 64 样本可以把
-校准时间从 512 次 batch1 显著降下来。
+校准时间压到可接受范围。
+
+如果你要回退到旧版：
+
+- `mapper_output_6500_gemm/policy_robotlab_6500_int16_gemm.bin`
+- `mapper_output_gemm/policy_robotlab_15000_int16_gemm.bin`
 
 ## 1. 生成校准数据