问题与分配给作业的CPU数量无关。在这个问题之前，我在英伟达驱动程序配置中遇到了一个错误，我无法通过"Nvidia-smi"检测到GPU，在通过运行"Nvidia-Linux-x86_64-410.79.run--no-drm"解决了这个错误后，我遇到了这个错误。非常感谢您的帮助！
PS在第一个问题出现之前，我可以顺利地运行类似的工作
command: sbatch md.s
sbatch: error: Batch job submission failed: Requested node configuration is not available
command: 'sinfo -o "%g %.10R %.20l %.10c"'
GROUPS PARTITION TIMELIMIT CPUS
all gpucompute infinite 32
command:'sinfo -Nl'
Thu Sep 24 21:06:35 2020
NODELIST NODES PARTITION STATE CPUS S:C:T MEMORY TMP_DISK WEIGHT AVAIL_FE REASON
fwb-lab-tesla1 1 gpucompute* down* 32 32:1:1 64000 0 1 (null) Not responding
md.s
!/bin/bash
SBATCH --job-name=Seq1_md1
SBATCH --nodes=1
SBATCH --cpus-per-task=2
SBATCH --mem=3GB
SBATCH --mem-per-cpu=1gb
SBATCH --gres=gpu:Titan
SBATCH --mail-user=shirin.jamshidi@kcl.ac.uk
SBATCH --mail-type=ALL
module purge
module load amber/openmpi/intel/16.06
Navigate where data is
cd /home/SCRATCH/Seq1
mpirun -np 1 pmemd.cuda.MPI -O -i md1.in -o Seq1_md1.out -p Seq1.prmtop -c Seq1_min2.rst -r Seq1_md1.rst -x Seq1_md1.mdcrd -e Seq1_md1.mden -ref Seq1_min2.rst > md1.log
sinfo命令将节点报告为down*，这意味着它被slurm标记为down，并且slurmd不可访问。因此，节点肯定有问题，您无法从用户端解决。