Fix #36: MergeBatch 合并搬移效率收益建模 (move_eff) + t_cmd_ns 置 0

用户澄清: MergeBatch vs IterBatch 的本质区别不只是 DMA 命令数 —— 合并 b0 个
batch 的左/右矩阵一起搬入 L1, 使单块 tile = nValue*dValue*dt 放大 b0 倍 (堆叠
方向视转置: A ND 非转置沿 M(nValue), B ND 非转置沿 N(dValue)), 搬移效率更高,
即便 T_cmd=0 也有效益。

- models.move_eff: 单命令搬移效率 eff = min(1, tile/min_TileSize) (16KB 饱和,
  与进入条件4效率下限语义同源); gm_move_time 按 A/B 两侧字节加权
  t = (V_A/eff_A + V_B/eff_B)/BW_gm; 只影响时间列, GM 字节量仍 = V_in
- IterBatch: l1_form 补驻留侧返回; move_tiles 分侧口径 (a/b 双侧整K, c 驻留侧
  整K+对侧k_l1, d 双侧k_l1), evaluate 接入效率加权
- MergeBatch: 合并 tile 放大 b0 倍接入效率加权; beats_iterbatch 净收益 =
  命令节省(cmds差×T_cmd) + 效率节省(t_data差) − drain惩罚, K截断且效率打平且
  T_cmd>0 时严格退化为 v1.1 §4.5 闭式; 退役 T_cmd<=0 策略特判
- router: 退役 "T_cmd<=0 策略优先 MergeBatch" 覆盖, 时延模型统一终审
- hardware: t_cmd_ns 50 -> 0 (未标定按 0; 合并收益不再依赖 T_cmd 估计值)
- 作用域: 仅切B 两分支接入 (逐命令 tile 小、效率差显著); ASW/StreamK 单命令
  tile 通常已饱和, 极端小 tile 走 issue#34 效率降级标注通道
- 用户 case 家族 B=128,M=1~16,N=128,K=512: m=1~8 -> MergeBatch (效率节省
  ~0.61us > drain), m=16 -> IterBatch (iter A tile 恰达 16KB 饱和, 效率打平,
  drain 决定); 分界与时延全家族一致
- demo: merge_demo_k_trunc 形状 (2048,32,32,256)->(2048,16,64,128) (原形状
  两侧 tile 均已 16KB 饱和, t_cmd=0 下无收益转 IterBatch; 新形状 iter A tile
  4KB eff=0.25 vs 合并 16KB eff=1.0, 保持 MergeBatch 胜出演示且仍 K截断)
- 测试: 74/74 (新增 TestIssue36 5 例: 效率曲线/字节不变/效率差胜出/家族;
  TestArbitration/TestZeroCmdHandling 按 t_cmd=0+效率语义重写; TestIssue35
  家族期望更新)
- 文档: 01_MergeBatch §4/§5 效率模型+泛化净收益; 02_IterBatch 口径注;
  00_总纲胜出条件; 01_软件架构 T_cmd 标定说明; 05 时间列效率口径注; README 要点
- 验证: examples 重生成可复现 0 diff; 压力 10000 例 0 崩溃/0 NaN/0 违规/
  0 GM<V_in, 七分支覆盖 (MergeBatch 386 例)

BMM/BMM_Theory/examples/cases_demo.csv

@@ -1,8 +1,8 @@
-case_id,batch_a,batch_b,m,n,k,dtype_a,dtype_b,dtype_c,trans_a,trans_b,has_bias,out_nd,deterministic_level
+case_id,batch_a,batch_b,m,n,k,dtype_a,dtype_b,dtype_c,trans_a,trans_b,has_bias,out_nd,deterministic_level
 to_matmul_demo,1,1,2048,2048,2048,bf16,bf16,bf16,0,0,0,,0
 special_k0_demo,128,128,256,256,0,bf16,bf16,bf16,0,0,0,,0
 special_k1_demo,128,128,256,256,1,bf16,bf16,bf16,0,0,0,,0
-merge_demo_k_trunc,2048,2048,32,32,256,bf16,bf16,bf16,0,0,0,,0
+merge_demo_k_trunc,2048,2048,16,64,128,bf16,bf16,bf16,0,0,0,,0
 merge_iter_arbitrate,128,128,64,64,512,bf16,bf16,bf16,0,0,0,,0
 iter_demo_form_b,128,128,64,64,256,bf16,bf16,bf16,0,0,0,,0
 iter_demo_form_d,64,64,64,64,8192,bf16,bf16,bf16,0,0,0,,0