# 시작하기

이 섹션에서는 제품의 설치부터 제품 성능의 극대화를 위한 고급 기능들까지, 제품 사용에 필요한 내용들의 목록을 제공합니다.

## 모빌린트 NPU 사용 개요

모빌린트는 두가지 주력 NPU 칩 **ARIES**(AI 가속기)와 **REGULUS**(SoC)를 제공합니다. 사용중인 NPU 및 폼팩터에 따라 설치 과정이 달라질 수 있습니다.

아래에서 제품명을 클릭하여 제품의 시스템 요구사항과 시스템 내 설치 방법에 대한 안내를 확인할 수 있습니다.

### 하드웨어 소개

- [ARIES MLA100 PCIe Card](aries-mla100-pcie-card.md): 서버 및 워크스테이션용 PCIe 카드 형태의 ARIES NPU.
- [ARIES MLA100 MXM Module](aries-mla100-mobile-express-module-mxm.md): 임베디드 시스템용 MXM 모듈 형태의 ARIES NPU.
- [ARIES MLX-A1 Edge AI PC](aries-mlx-a1-edge-ai-pc.md): ARIES 기반의 올인원 엣지 AI PC.
- **REGULUS System-on-Module (SoM)**: 초저전력 REGULUS SoM, 문서 추가 예정입니다.

### SDK 소프트웨어 소개

```{important}
- 아래 설치 단계는 **ARIES 기반 제품에만** 해당합니다.
- **REGULUS** 기기는 필수 SDK 스택(드라이버, 런타임 라이브러리)과 유틸리티가 사전 설치된 채로 제공됩니다. 아래 **튜토리얼** 섹션을 바로 확인해주세요.
```

ARIES NPU 사용에 필수적인 SDK 소프트웨어를 다음 순서대로 설치해주세요.

1. [드라이버 설치](installing_driver.md): NPU를 운영체제에 노출시키는 커널 드라이버입니다.
2. [런타임 라이브러리 설치](installing_runtime_library.md): 모델을 로드하고 추론을 실행하는 C++ / Python 런타임입니다.
3. [호환성 정보 확인](compatibility.md): 드라이버, 펌웨어, 라이브러리 버전이 호환되는지 확인합니다.

```{note}
제공되는 SDK 파일 및 패키지에 접근하고 다운로드하려면 [다운로드 센터](https://dl.mobilint.com)의 계정이 필요합니다. 자세한 내용은 contact@mobilint.com 으로 문의해주세요.
```

### 선택 설치

일반적인 설치 과정에서는 필수가 아니며, 필요한 경우에만 진행하는 단계입니다.

- [펌웨어 업데이트](update_firmware.md): 호환성 확인 결과, 디바이스 펌웨어가 SDK가 요구하는 버전보다 낮은 경우에만 진행합니다.

```{note}
딥러닝 모델을 MXQ로 컴파일하는 **qb Compiler**는 이 매뉴얼에서 다루지 않으며, 별도 문서로 제공됩니다. 모델을 바로 실행하려면 [Model Zoo](model_zoo.md)의 사전 컴파일된 모델을 사용해주세요.
```

## 튜토리얼

NPU 작동에 필수적인 SDK qb를 모두 설치하였다면, 다음 튜토리얼 문서들을 확인하여 모빌린트 NPU에서 AI 추론을 성공적으로 실행하는 방법을 익힐 수 있습니다.

- [ResNet50 모델 실행 예제](tutorial_resnet50.md): 미리 컴파일된 모델로 첫 추론을 실행해 봅니다.
- [NPU 프로그래밍 가이드](programming_guide.md): 핵심 런타임 API와 추론 워크플로우를 안내합니다.

## 유틸리티

모빌린트가 제공하는 편의성 도구들을 확인하세요. NPU의 상태를 모니터링하거나 테스트할 때 도움이 됩니다. 오픈소스 사전 학습 모델을 바로 사용하고 싶다면 Model Zoo를 방문해 사전 컴파일된 모델을 확인해 보세요.

- [유틸리티 설치](installing_utility.md): 모빌린트의 커맨드라인 도구를 설치합니다.
- [유틸리티 사용](utility_usage.md): NPU 상태를 모니터링하고 진단을 실행합니다.
- [Model Zoo](model_zoo.md): 400개 이상의 사전 컴파일된 오픈소스 모델.

## 고급 기능

시스템 사용에 익숙해지면, 고급 기능 문서를 통해 NPU 활용을 더욱 최적화하거나 고급 튜토리얼을 참고할 수 있습니다.

- [고급 기능](advanced_usage.md): 처리량, 배칭, 메모리 사용을 최적화합니다.
- [NPU 멀티 코어 활용](multicore.md): 추론을 여러 NPU 코어에 분산합니다.

## 배포

디바이스 플러그인을 설치하면 쿠버네티스 클러스터에서 Pod가 NPU를 스케줄링 가능한 리소스로 요청할 수 있습니다.

- [Mobilint Device Plugin](kubernetes_device_plugin.md): 쿠버네티스 클러스터에서 NPU를 리소스로 스케줄링합니다.