[Documentation|文档反馈]: MatmulAllReduce README 将 K=0 空内维标为不支持

/assign @KaranocaVe

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感谢指出这一文档边界问题。按您提供的验证结果，x1=[32,0]、x2=[0,128] 这类空 K 输入可通过形状推导及指定平台的基础 FP16 tiling 检查，而 README 中的 [1,65535] 会让读者理解为所有 K=0 输入均不受支持。

一个可行的调整是将 README 中 K 的范围改为 [0,65535]，并明确：K=0 仅指两个输入的矩阵乘法内维均为 0 的空 K 场景，例如上述输入；这不放宽两个输入内维必须匹配的要求，也不改变计算行为。

您报告的验证范围是 Host 形状推导，以及 910B、Ascend 950、310P 的基础 FP16 tiling，不宜据此扩展为所有数据类型、执行路径或设备端计算均已验证。当前尚缺少对应 README 和 MatmulAllReduce 实现的直接证据，文档调整的适用范围仍需进一步确认。

补充直接依据：PR 修改前的 mc2/matmul_all_reduce/README.md:274 将 k、n 的范围合并写为 [1,65535]。当前 master 的 mc2/matmul_all_reduce/op_host/op_tiling/matmul_all_reduce_tiling_base.cpp:973 将 orgKValue == 0 标记为 isKZero_；op_host/op_tiling/arch22/matmul_all_reduce_tiling_910.cpp:52-59 对该标记选择 empty-tensor tiling key。Host shape-inference fixture tests/ut/op_host/test_matmul_all_reduce_shape_infershape.csv:4 对 x1=[32,0]、x2=[0,128] 期望 SUCCESS；同文件中的非零且不匹配 K 用例期望 FAILED。910B、arch35 和 310P tiling fixtures 也包含 K=0 的 SUCCESS 项。

因此，本次文档调整只覆盖两个矩阵内维相等且为 0 的空 K 场景，以及已有的 Host shape-inference/tiling 证据；这些证据不表示所有数据类型、执行路径或设备端计算都已验证。