feat(#58): GPU 后端实现（NVIDIA Triton/ONNX，PRD 5.6 推理后端可插拔）

落地父 EPIC #8 / Issue #58 要求的 NVIDIA GPU（5090）推理后端，严格实现
Issue #57 定义的 InferenceBackend 抽象接口（load_model/infer/health_check/unload）。

新增 core/llm-gateway/gpu_backend.py：
- GpuTritonBackend：Triton Inference Server 客户端适配层（gRPC/HTTP），按
  model_repository 的 ONNX/TensorRT 模型推理。
- 配置驱动：server_url/model_name/version/grpc/并发/超时/max_tokens 全部由
  构造参数（values）注入，切换后端 = 改适配层配置，业务代码零改动。
- SDK 解耦：tritonclient 惰性导入 + ImportError 容错；无 SDK/GPU 时退化到
  确定性 OfflineKernel，CI 纯 CPU 也能跑全套契约测试。
- fail-closed：未 load_model 即 infer 抛 RuntimeError（生产严格）。
- 健康探针：is_server_live + is_model_ready 双判定，供 #61 监控消费。
- 审计：infer 返回 InferResult（text/token 计数/latency_ms）。

注册表接入：default_registry() 登记 gpu-triton，build_backend 可配置切换。

新增 core/llm-gateway/tests/test_gpu_backend.py（22 个用例）：
接口契约 / 生命周期幂等与 fail-closed / 能力声明 / 向后兼容 generate /
注册表配置切换 / SDK 解耦退化。

测试：python -m unittest discover -s tests（llm-gateway 目录）
全套 119 通过（原 97 + 新增 22），零回归。

core/llm-gateway/backends.py

@@ -282,9 +282,12 @@ class CloudBackend(_PlaceholderBackend):
 
 def default_registry() -> Dict[str, type]:
     """默认后端注册表：name → 实现类。新增后端在此登记一行即可被配置选用。"""
+    # 延迟导入避免循环依赖（gpu_backend 反向依赖本模块的抽象基类与值对象）
+    from .gpu_backend import GpuTritonBackend  # noqa: WPS433（Issue #58）
     return {
         "local-70b": LocalBackend,
         "cloud-api": CloudBackend,
+        "gpu-triton": GpuTritonBackend,
     }