realize flatten parameters and grads in optimizer, calls in Adam and Adamw optimizer

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背景

在NPU设备上的优化中，ernie模型的优化器阶段耗时非常长，主要原因是优化器阶段需要拉起非常多的小kernel。#33461 这个PR实现了flatten_params_grads的方法，调用coalesce_tensorop将所有的parameters和grads合并到一起，形成一个parameter和一个grad，这样就只用调用一次优化器op即可，极大的减少了kernel拉起的时间。

#33461 这个PR是在fluid/optimizer.py下实现了flatten_param_grads方法，且主要处理了静态图场景。

本PR工作

本PR将该方法迁移到paddle/optimizer/optimizer.py下，并对动态图模式下也做了处理。
但是，因为现在最终态_C_ops.coalesce_tensor看起来不是inplace的，对输出的flatten_param和flatten_grads的修改无法影响原parameters和grads。所以还是调用的_legacy_C_ops.coalesce_tensor方法。
而且，与静态图不同，动态图模式下的use_align属性暂时设置为False，因为align出来的值无法初始化为0，导致可能出现精度问题。在目前的NPU场景下，暂不处理use_align属性为True的情况。

后续TODO

• 调用最终态coalesce_tensor op。
• 动态图模式下use_align属性设置为True。

[paddle-bot]

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