1. 硬件环境：Atlas 300I Pro推理卡；

2. CANN版本为：8.0.RC3.alpha002；

目前在进行模型的AMCT量化功能实现：

1. 按照官方AMCT安装教程，完成AMCT的安装，并且可以实现官方示例的demo运行；安装教程参考AMCT安装教程；运行成功的官方示例参考；

2. 按照示例中的实现流程准备自训练YOLOv8算法模型，导出动态batch的onnx模型，模型输入输出为：

2. 执行AMCT量化命令如下：

amct_onnx calibration --model model/yolov8s_test.onnx --input_shape "images:16,3,640,640" --data_type "float32" --data_dir ./data/calibration/ --save_path ./results/yolov8s_test

能够正常运行，生成量化后模型；落盘日志如下：amct_onnx_log.txt；能够正常生成的量化后模型：

量化后模型可视化可知输入输出为：

3. 量化后模型进行atc转换生成om模型，执行命令如下：atc --model=yolov8s_test_deploy_model.onnx --framework=5 --output=yolov8s_test_deploy_model --input_shape="images:1,3,640,640" --soc_version=Ascend310P3 --insert_op_conf=aipp.cfg

4. 对量化后的om模型进行推理，并对推理时间进行测试，发现推理时间与不经过量化的模型相比，量化后的模型推理时间增加了一倍。

量化前模型推理：

量化后模型推理：

问题：不太明确是哪里出现的问题，造成推理时间没有优化。需要请教以下专家老师这种情况的可能原因。