CUDA优化

等变网络虽具参数效率，但推理速度慢于非等变模型。本文提出Flash EQ-Linear，利用群维度DFT卷积定理和实数DFT共轭对称性，将计算复杂度从O(NDC)降至O(NDC/T)。实验显示，在EQ-ViT和EQ-Swin上，端到端推理速度提升1.4x-1.7x，且保持准确率不变。注意：当前实现仅针对p4旋转群，小通道数下加速有限。