prefill

提升了k-quants的预填充速度，并重构了llama.cpp WebGPU后端中Q4/Q5/Q8及k-quants的矩阵乘法。

Chamath 解释了 AI 计算的两个关键阶段：prefill（计算密集型，利于 Nvidia 等并行 GPU）和 decode（内存带宽受限，依赖于扫描已生成的 token）。