ISSUE: 接入 MindSpore MC2 通算融合算子分布式调度（AllGatherMatmul / MatmulReduceScatter）

背景

在分布式 Tensor Parallelism（TP）训练场景中，CANN MC2 算子（AllGatherMatmul / MatmulReduceScatter）在内核内部自行完成 AllGather / ReduceScatter 通信，性能优于分离式通信+计算方案。然而 HyperParallel 当前没有这两个算子的分布式调度逻辑，用 DTensor 对象调用时会直接失败（CANN 内核无法处理 DTensor），即使绕过也无法推断输出 DTensor 的分布状态，下游算子无法正确组合分布式计算图。

目标

为以下两个 MindSpore MC2 算子提供分布式调度支持：

AllGatherMatmul

• CANN 内核内部完成 AllGather（消耗 x1 m 维分片），HyperParallel 负责：
  • 通过 preprocess() 的 to_local() 提取本地 tensor 传给 CANN
  • 通过 infer_layout() 推断输出 layout：
    • m 维始终 Replicate（AllGather 消耗了 m 维分片）
    • n 维继承 x2 的 n 维 placement
    • k 被切分时输出带 Partial(sum)，调用方需 AllReduce（与 LinearDistributedOp contract_dim 分片语义一致）
    • gather_output=False 时 CANN 返回空 tensor，gather_out layout 强制全 Replicate，避免 Shard dim 越界

支持的分片模式：

• x1 Shard(0) on tp，x2 Replicate
• x1 Shard(0) on tp，x2 Shard(1) on n
• trans_x2=True
• 2D mesh (dp, tp)
• k 切分：4 卡 (mp=2, tp=2)，x1 Shard(0)+Shard(1)，x2 Replicate+Shard(0)，输出带 Partial(sum) on tp
• k 切分：8 卡 (mp=2, np=2, tp=2)，x1 Shard(0)+Replicate+Shard(1)，x2 Replicate+Shard(1)+Shard(0)，输出带 Partial(sum) on tp

MatmulReduceScatter

• CANN 内核内部完成 ReduceScatter（k 方向 sum reduce + m 方向 scatter），HyperParallel 负责：
  • 通过 preprocess() 的 to_local() 提取本地 tensor 传给 CANN
  • 通过 infer_layout() 推断输出 layout：
    • output dim 0 (m)：ReduceScatter 将 k 的 TP 分片转化为 m 分片；若 x1 m 维有 DP 分片则联合分片（tuple tensor_map）
    • output dim 1 (n)：继承 x2 的 n 维 placement
    • 无 Partial 状态：CANN ReduceScatter 已在内部完成 k 方向 sum + m 方向 scatter

支持的分片模式：

• x1 Shard(1) on tp（k 维），x2 Shard(0) on tp（k 维）
• trans_x2=True
• 2D mesh (dp, tp)，x1 Shard(1) on tp
• 8 卡 (mp=2, np=2, tp=2)，m/n/k 三轴全切

两个算子均继承 DistributedOp 基类，实现 preprocess 和 infer_layout，通过 YAML 注册。
不需要 get_expand_impl 覆盖（基类默认返回 None）。

Partial 说明：AllGatherMatmul 在 k 维切分时输出带 Partial(sum)，full_tensor() 自动触发 AllReduce；MatmulReduceScatter 不需要 Partial（CANN 内核已内部完成 ReduceScatter，结果完整）。

约束：

UT：test_parallel_all_gather_matmul.py（15 cases）、test_parallel_matmul_reduce_scatter.py（12 cases）
ST：4 个 MindSpore 分布式测试文件（AGM 3 组，MRS 3 组，含 8 卡 mnk 全切场景）

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