Bibliothèque pour l'utilisation de systèmes quantifiés (avec déquant à la volée) pour PyTorch.

### Fonctions principales (attendues) :
- Kernels de Quant/DeQuant pour GPU
- GEMM (avec backward) en Q4_1 (plus tard d'autres quant)
- Optimiseurs avec APIs adaptées, agnostiques à la quant
- SGD custom avec compression géométrique 2 bits/poids

### Avancement :
- [ ] Apprentissage de Triton en profondeur
- [ ] Système de détection du matériel au premier démarrage dans l'env
- [ ] Kerneles de Quant/DeQaunt en Q4_1
- [ ] GEMM fussionnée avec une DeQuant depuis Q4_1
- [ ] Réécriture de AdamW avec les API des quant pour update des poids et autres
- *optionnel* [ ] Réécriture de Muon avec les APIs de quant (plus adapté pour les LLM)
- [ ] Implémentation d'`emmeding` et autres composants utiles aux LLM
- [ ] Ajout FP8 pour les calculs des kernels


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