Docs: Clarify vendor — McFlashInfer targets MetaX MACA stack, not Moore Threads

[Dayuxiaoshui]

背景 / Background

McFlashInfer 基于 FlashInfer，在 MACA 软件栈上提供 LLM 推理相关算子。仓库内版权与修改说明为 MetaX Integrated Circuits (Shanghai) Co., Ltd.，实际使用的 PyTorch 等包也带有 metax 版本标识（例如 torch x.x.x+metax...）。

在社区或对外说明中，容易将「MACA」与 摩尔线程（Moore Threads） 混为一谈。需要明确：

• 本仓库所针对的硬件/软件生态为 MetaX（沐曦），而非摩尔线程。
• 若文档、Wiki、博客或第三方集成说明中误写厂商，会误导用户安装错误的驱动/SDK 或 PyTorch wheel。

期望 / Expected

1. 在 README（或 CONTRIBUTING）中增加简短 Vendor / 面向厂商 说明：本工程由 MetaX 侧维护/适配，MACA 指 MetaX 提供的 MACA 工具链与运行时。
2. 对外引用时统一表述，避免「MACA = 摩尔线程」的隐含假设（两家为不同厂商）。
3. （可选）若存在与上游 FlashInfer 的说明分叉，在文档中注明 McFlashInfer 与上游的差异及厂商范围。

补充：安装文档与 PyTorch 依赖

当前 README 中 pip install dist/flashinfer-*.whl 会触发 pip 按元数据解析并可能安装 PyPI 上的 NVIDIA CUDA 版 torch，覆盖本机已安装的 MetaX 版 torch。建议在安装说明中写明使用：

pip install --no-deps dist/flashinfer-*.whl

[Dayuxiaoshui]

@zhan3916 您好，我在 MetaX MACA 上使用 McFlashInfer 做 LLM 推理相关算子，想请教一下：在当前路线下，有哪些适合我承接的任务（MACA 上 AOT/JIT 与架构探测、多代 GPU 的 MACA_ARCH / offload-arch 对齐、测试与冒烟用例，以及和工具链协同的已知限制等）？若方便，也请您指点一下优先级或入手顺序。先谢过。