测试基建：✨ 补齐 FP8 与 TE MoE 对齐测试能力

[cangtianhuang]

🔧 主要变更

1. 统一比较异常分类

将 accuracy、accuracy_stable、paddle_device_vs_*、paddle_cinn_vs_dygraph 等 tester 中的重复异常处理改为调用统一的 report_compare_error，并修复 [torch_assert_OOM] 的 OOM 分类，提升报告日志的一致性。

2. 修复 numpy 与 MoE 边界输入生成

在 embedding、cross entropy、take along axis 等依赖随机索引上界的配置生成中增加 0-size 兜底；MoE routemap 生成同时处理 topk == 0 与 topk > num_experts，避免 numpy 采样异常并保持 tokens_per_expert 与 routemap 一致。

3. 扩展 FP8 与 TE MoE 转换规则

为 fp8_quant_blockwise 增加 Transformer Engine 参考实现和环境变量切换能力，补齐 1x128 / 128x128、scale transpose、input transpose、ue8m0 packed scale 等路径；同时完善 MoE unzipped scale scatter 和 fused FP8 quant 的 ue8m0 输出打包逻辑。

📁 改动文件

tester/
├── accuracy.py                         # 精度比较异常统一上报
├── accuracy_stable.py                  # 稳定性比较异常统一上报
├── base.py                             # runtime error 分类与 compare error 上报入口
├── paddle_cinn_vs_dygraph.py           # CINN / dygraph 比较异常统一上报
├── paddle_device_vs_cpu.py             # device / CPU 比较异常统一上报
├── paddle_device_vs_gpu.py             # device / GPU 比较异常统一上报
├── api_config/
│   └── config_analyzer.py              # numpy 输入生成与 MoE routemap 边界处理
└── paddle_to_torch/
    └── rules.py                        # FP8、TE MoE 与 ue8m0 转换规则扩展

[paddle-bot]

Thanks for your contribution!