Fix stale strategy state and trainer resource lifecycle

问题背景

本 issue 用于跟踪 GitCode 社区问题 org-issues#43396 在 HyperParallel 仓内的修复。

问题范围

1. ND 多模态策略搜索更新候选并行配置时，embedding 和 recompute 分片因继续读取解析阶段配置而产生陈旧的显存估计。
2. BaseTrainer.train 异常退出时未统一停止后台数据预取、结束 callback、释放 profiler 并销毁分布式进程组。
3. Checkpoint Registry 的注册项无法通过 MutableMapping.pop 或 clear 完整移除，且 registry 名称列表在实例间共享。
4. Callback 强引用 Trainer 形成引用环，使 Trainer 和相关显存的释放依赖 cyclic GC。

预期结果

• 策略搜索中的所有子配置按当前候选并行度重新计算分片因子。
• 训练正常结束或异常退出时均执行完整、可重复的资源清理。
• Registry 符合 MutableMapping 的删除语义，实例状态互不污染。
• Callback 不延长 Trainer 生命周期。
• 为上述行为补充硬件无关的单元测试。

Start at BaseTrainer.train, the ND multimodal strategy-search configuration update, the Checkpoint Registry, and callback ownership; trace how each currently retains state or resources. Add hardware-independent unit tests covering candidate-based shard recalculation, normal and exceptional cleanup, complete registry deletion and instance isolation, and callback lifetime; done means all four behaviors are verified.