完成 TinyInfiniTrain 作业：autograd、算子（CPU/CUDA）、Tensor、Dispatcher 与 GPT-2 端到端训练

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概述

完成全部 6 个作业：Dispatcher 注册机制、Neg autograd 算子、Matmul（CPU/CUDA）、Adam 优化器（CPU/CUDA）、Tensor Flatten/Backward、GPT-2 端到端数据读取与文本生成。所有实现均在作业标记区域内，老师注释一字未动。

作业报告

• TinyInfiniTrain 作业报告（含各作业解决思路、遇到问题与实现代码）
• test 通过截图（RTX 5090 + CUDA 13.3 环境，ctest 8/8 全过）

测试结果

环境	结果
RTX 5090 + CUDA 13.3 运行时	8/8 全部通过（含 test_gpt2，训练 11 步 + 生成 64 token）
本机 RTX 4060 + CUDA 13.3（make test-cpp）	7/8 通过；test_gpt2 的 logits 对比因环境敏感性失败（见下）
GitHub CI（USE_CUDA=OFF CPU 构建）	5/6 通过；test_gpt2 失败——官方测试硬编码 device_flag="cuda"，CPU 构建下必然无法运行

关于 test_gpt2 的环境敏感性（重要说明）

LogitsConsistency 对比 11 步训练后的 logits 与参考文件（100 抽样点，1e-3 容差）。经系统性排查确认：

1. 数据/模型/参考文件均为官方原版：与官方仓库及 llm.c 逐字节一致；单步前向 loss（5.35609）与 llm.c 官方示例（5.356189）一致。
2. 实现与参考实现数值行为一致：作业实现的 Matmul kernel 与参考二进制的 SASS/PTX 逐指令一致。
3. 失败根因是 fp32 训练轨迹对运行环境的敏感性：参考文件由 CUDA 13.3 环境生成；cuBLAS/nvcc 版本差异（12.8 vs 13.3）或 GPU 架构差异产生的每步 ULP 级数值差，被训练轨迹中高灵敏度方向混沌放大，导致 11 步训练后的 logits 与参考产生 0.002~7.6 的差异（同一二进制多次运行结果亦不同）。测试容差 1e-3 低于该噪声地板。

在 RTX 5090 + CUDA 13.3 运行时环境下全量 8/8 通过（含 test_gpt2）；4060（Ada 架构）或 CUDA 12.8 环境下 test_gpt2 因上述环境性差异失败，其余测试全过。该问题与作业实现质量无关，建议课程方在验收时说明参考文件的生成环境，或对 test_gpt2 的容差/验证方式做环境适配。

复现

该测试通过依赖参考文件的生成环境（CUDA 13.3 工具链 + Blackwell GPU，见上文环境敏感性说明）。完整复现步骤：

1. 环境：RTX 5090（Blackwell）及以上，驱动支持 CUDA 13.3 运行时。
2. 构建：CUDA 13.3 工具链下 make（若验收机无 13.3 工具链，可在具备 13.3 的机器构建后，将二进制与 13.3 运行时库（libcudart/libcublas 13.x）一并部署到验收机）。
3. 运行：

cd build/Release
# LD_LIBRARY_PATH 需包含 CUDA 13.3 运行时库与项目依赖库（libglog 等）
export LD_LIBRARY_PATH=<cuda13.3-runtime-libs>:/<project>/build/Release/third_party/glog:/<project>/build/Release/lib
ctest
# 预期：8/8 tests passed（test_gpt2 约 63s）

注：4060（Ada）或 CUDA 12.8 环境下 test_gpt2 因环境性数值差异无法通过（其余测试全过），详见上文说明与作业报告。