feat(cuda): добавлен прозрачный GPU runtime для Linux/WSL2

- Зачем:
  - ctranslate2 требует libcublas.so.12 для CUDA, но не бандлит её в wheel —
    без системного CUDA toolkit GPU не работает из коробки.
- Что:
  - добавлена зависимость nvidia-cublas-cu12 (Linux x86_64).
  - создан _cuda_bootstrap.py: preload libcublas через ctypes.CDLL(RTLD_GLOBAL)
    до импорта ctranslate2 (LD_LIBRARY_PATH не работает — glibc кеширует пути).
  - добавлен strict_device в transcriber: --device cuda/cpu не делает silent fallback.
  - CLI: диагностика requested vs resolved device, Windows CUDA-подсказка.
- Проверка:
  - uv run pytest -v (52 passed, 1 skipped).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

src/local_transcriber/_cuda_bootstrap.py

@@ -0,0 +1,71 @@
+"""
+Preload CUDA-библиотек из pip-пакетов до импорта ctranslate2.
+
+Проблема: ctranslate2 на Linux делает dlopen("libcublas.so.12"),
+но не знает, что библиотека лежит внутри pip-пакета nvidia-cublas-cu12.
+На Windows ctranslate2 решает это сам через os.add_dll_directory.
+
+Решение: загружаем libcublas.so.12 по полному пути через ctypes.CDLL
+с флагом RTLD_GLOBAL до первого import ctranslate2. Динамический линкер
+кеширует загруженные библиотеки по soname — когда ctranslate2 потом
+вызовет dlopen("libcublas.so.12"), линкер вернёт уже загруженный handle.
+
+Почему нельзя просто os.environ["LD_LIBRARY_PATH"] = ...:
+На Linux/glibc динамический линкер (ld.so) кеширует пути поиска
+при первом вызове и НЕ перечитывает LD_LIBRARY_PATH из environ
+в рамках уже запущенного процесса.
+"""
+
+import ctypes
+import glob
+import os
+import sys
+
+
+def ensure_cublas_loadable() -> None:
+    """Загружает libcublas из nvidia-cublas-cu12 в адресное пространство процесса.
+
+    Вызывать ДО первого import ctranslate2.
+    Безопасно вызывать многократно и на платформах без nvidia-cublas-cu12.
+    """
+    if sys.platform != "linux":
+        return
+
+    try:
+        import nvidia.cublas  # type: ignore[import-untyped]
+    except ImportError:
+        # nvidia-cublas-cu12 не установлен (Windows, macOS, или CPU-only setup)
+        return
+
+    # nvidia.cublas может быть namespace package (__file__ == None),
+    # используем __path__ для определения директории пакета
+    cublas_paths = getattr(nvidia.cublas, "__path__", None)
+    if not cublas_paths:
+        return
+    cublas_lib_dir = os.path.join(cublas_paths[0], "lib")
+    if not os.path.isdir(cublas_lib_dir):
+        return
+
+    # Ищем libcublas.so.12* (например libcublas.so.12, libcublas.so.12.4.2.1)
+    # Загружаем с RTLD_GLOBAL чтобы символы были видны ctranslate2
+    for so_path in sorted(glob.glob(os.path.join(cublas_lib_dir, "libcublas.so.12*"))):
+        try:
+            ctypes.CDLL(so_path, mode=ctypes.RTLD_GLOBAL)
+        except OSError:
+            continue
+        break  # достаточно загрузить одну versioned .so
+
+
+def is_cublas_available() -> bool:
+    """Проверяет, что libcublas.so.12 реально резолвится через dlopen.
+
+    Используется в тестах для проверки, что bootstrap сработал.
+    На платформах без CUDA возвращает False.
+    """
+    if sys.platform != "linux":
+        return False
+    try:
+        ctypes.CDLL("libcublas.so.12")
+        return True
+    except OSError:
+        return False