如何在联想智能超算平台上使用GPU资源提交并运行一个AI训练作业？请详细说明所需的步骤和注意事项。

在联想智能超算平台上使用GPU资源提交AI训练作业是一个涉及多个步骤的过程，需要了解平台的作业提交系统和资源调度机制。首先，用户需要通过命令行或图形用户界面登录到LiCO平台。登录后，用户应该检查集群的GPU资源状态以及队列信息，以确定作业的提交时机。

参考资源链接：[联想智能超算平台用户手册v5.1.0：操作指南](https://wenku.csdn.net/doc/2mjpi49w0j?spm=1055.2569.3001.10343)

随后，根据用户手册的指导，创建作业提交脚本。通常，脚本中需要包含指定的shebang行，例如`#!/bin/bash`，接着是SLURM作业调度系统的指令，用于指定作业名称、分区、时间限制、以及GPU类型和数量等。在此基础上，指定使用的容器镜像，并通过命令行如`srun`或`sbatch`来提交作业。

在作业脚本中，还需要通过环境变量设置，例如`export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`来指定GPU设备，以及使用`nvidia-smi`命令来监控GPU使用情况。如果涉及到AI训练框架，如TensorFlow或PyTorch，还需在脚本中正确配置框架运行所需的环境变量和参数。

提交作业后，用户可以通过SLURM提供的命令来监控作业状态，例如`squeue`查看队列中的作业，`scontrol show job`获取特定作业的详细信息，`sacct`查看作业的资源消耗情况。在作业运行过程中，用户可以通过设置回调函数或使用VNC管理功能来远程监控作业执行情况。

作业执行完毕后，可以通过手册中介绍的命令来导出训练好的模型参数，或使用LiCO平台提供的存储解决方案来保存训练结果。在遇到作业提交失败或运行过程中出现问题时，用户可以参考用户手册中的常见问题解答或联系平台的技术支持获取帮助。

为了更深入理解和熟练操作，建议仔细阅读《联想智能超算平台用户手册v5.1.0：操作指南》，这本手册提供了关于如何设置和运行AI训练作业的详细指导和最佳实践。手册中的命令行操作示例、注意事项和故障排除指南，将帮助用户在实际操作中避免常见错误，确保作业能够高效稳定地运行。

参考资源链接：[联想智能超算平台用户手册v5.1.0：操作指南](https://wenku.csdn.net/doc/2mjpi49w0j?spm=1055.2569.3001.10343)