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[Code scan] Inference-efficiency expansion crashes when a structure exceeds the atom cap

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Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
78/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
python
Ambito
performance

Direzione di ricerca

Inizia da lambench/tasks/calculator/inference_efficiency/inference_efficiency.py intorno alle righe 70-91 e da efficiency_utils.py intorno alle righe 42-66; traccia il calcolo del fattore di espansione e il comportamento di find_even_factors. Aggiungi il test di regressione descritto per un input il cui numero di atomi supera natoms_upper_limit. L'attività è completata quando non va più in crash e sottopone a benchmark la struttura originale oppure segnala uno skip controllato.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

This issue was found by a Codex global repository scan of tracked non-test files at commit 8c93925cb10b401b2b83c738bd9263fd74474468.

Relevant code

https://github.com/deepmodeling/LAMBench/blob/8c93925cb10b401b2b83c738bd9263fd74474468/lambench/tasks/calculator/inference_efficiency/inference_efficiency.py#L70-L91
https://github.com/deepmodeling/LAMBench/blob/8c93925cb10b401b2b83c738bd9263fd74474468/lambench/tasks/calculator/inference_efficiency/efficiency_utils.py#L42-L66

Impact

When len(atoms) > natoms_upper_limit, scaling_factor = floor(max_natoms / len(atoms)) becomes 0. find_even_factors(0) returns None, so unpacking a, b, c raises before inference can run.

That turns an oversized input structure into a task-level failure instead of benchmarking the original structure or reporting a controlled skip.

Suggested fix

Clamp the expansion factor to at least 1, or explicitly skip expansion and benchmark the original structure when the cap is below the input atom count. Add a regression test with len(atoms) > natoms_upper_limit.

Lingua principale
Python
Stelle
20
Fork
11
Merge medio
1m
PR unite (30g)
3

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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