fix(ci): repair lazy CUDA carrier dependencies and reuse audited compilation - #2200

本次范围

仅修改发布打包与恢复流程，不修改模型、内核源码或 Python runtime loader。

• Torch/NVIDIA 固定依赖提供 cuBLAS、NVRTC 等大库，避免 auditwheel 重复嵌入。
• 将小型系统依赖一并放入 lazy payload 缓存，修正 ELF RPATH，保留所有 CUDA 架构和 SM90 直接加载路径。
• 补充 packaging-only recovery：只允许官方 main 已完成且通过源码审计的六个 raw wheels；逐一核对 SHA256、元数据、原四仓快照和 Torch/CUDA ABI。
• 后续 KT 差异必须全部位于 .github/；取消、编译失败、模型或版本变化、混合文件及恢复链均拒绝。不重编已经成功的 CUDA 产物。
• 编译来源和新的打包 workflow SHA 分开记录。新封存 wheels 仍须完整实机验收后才允许上传。

验证

116 项测试通过，包含真实 ELF 缓存重定位测试；actionlint 与 git diff --check 通过。
实机最终 wheel 验收尚未完成，本 PR 不宣称 PyPI 已发布。