Intel ra mắt chip AI mới, mô phỏng cách hoạt động của bộ não, tăng tốc xử lý AI tới 1.000 lần

Intel ra mắt chip AI mới, mô phỏng cách hoạt động của bộ não, tăng tốc xử lý AI tới 1.000 lần

Nguyễn Hải  Trí Thức Trẻ | 18/07/2019 05:18 PM

thích

Không chỉ như vậy, chip AI mới của Intel còn có hiệu quả năng lượng hơn 10.000 lần so với chip AI truyền thống trong các tác vụ AI.

Chip mới nhất của Intel sẽ từ bỏ kiến trúc điện toán truyền thống để tạo nên một hệ thống có thể tự mô hình hóa theo cách thức hoạt động của não người.

Vào thứ Hai, công ty đã giới thiệu một sản phẩm mô phỏng hình thái thần kinh (neuromorphic), với tên mã "Pohoiki Beach," có khả năng xử lý dữ liệu giống như một bộ não sinh học bằng cách mô phỏng toàn bộ mạng tế bào thần kinh. Cách tiếp cận này giúp tăng tốc khả năng xử lý thông tin của các miếng bán dẫn, với đại diện của Intel cho biết: "Nó sẽ nhanh hơn tới 1.000 lần và hiệu quả hơn 10.000 lần" so với các CPU truyền thống trong những công việc nhất định liên quan tới AI.

Intel ra mắt chip AI mới, mô phỏng cách hoạt động của bộ não, tăng tốc xử lý AI tới 1.000 lần - Ảnh 1.

Con chip Loihi.

Pohoiki Beach được tạo nên từ 64 con chip "Loihi" nhỏ hơn, có thể mô phỏng khoảng 8,3 triệu tế bào thần kinh. Con số này tưởng chừng như rất lớn, nhưng thực sự nó chỉ tương đương với bộ não của loài gặm nhấm nhỏ. Còn đối với bộ não người, số tế bào thần kinh có thể lên tới gần 100 tỷ.

Dù sao đi nữa, con chip mới cũng hứa hẹn sẽ trở thành nền tảng cho các thuật toán AI mới nhất. Đặc biệt, Intel cho biết Pohoiki Beach có thể có ưu thế khổng lồ về tốc độ trong các tác vụ điện toán liên quan tới nhận diện hình ảnh, xe tự lái và robot tự động.

Intel ra mắt chip AI mới, mô phỏng cách hoạt động của bộ não, tăng tốc xử lý AI tới 1.000 lần - Ảnh 2.

Mỗi bản mạch Nahuku sẽ chứa 16 con chip Loihi nhỏ này.

Pohoiki Beach hiện có mặt miễn phí cho cộng đồng nghiên cứu về hình thái thần kinh của Intel, bao gồm hơn 60 đối tác khác nhau. Tuy nhiên, công ty tuyên bố, họ hy vọng có thể thương mại hóa công nghệ tại thời điểm khi Intel đang nỗ lực tạo ra một tấm silicon nhanh hơn, hiệu quả năng lượng hơn.

"Tiếp tục gia tăng các lợi ích về hiệu quả năng lượng và hiệu năng theo Định luật Moore sẽ cần nhiều điều hơn so với việc chỉ thu hẹp tiến trình." Intel cho biết trong thông báo của mình. "Khi các công việc điện toán phức tạp đang trở thành một điều bình thường, nhu cầu về các kiến trúc đặc biệt được thiết kế dành cho các ứng dụng cụ thể cũng ngày càng tăng."

Thời gian sẽ cho biết công nghệ này một ngày nào đó có thể xuất hiện trên các bộ xử lý PC của công ty hay không. Nhưng có một điều chắc chắn, đó là bạn sẽ thấy Intel nói nhiều hơn về các chip hình thái thần kinh trong tương lai. Cuối năm nay, công ty dự định sẽ mở rộng công nghệ này tới 100 triệu tế bào thần kinh. Tuy nhiên, Intel không phải người duy nhất trên lộ trình này, cả Qualcomm và IBM cũng đang phát triển các tấm silicon theo cách tiếp cận này.

Tham khảo PCMag


    Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

    Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

    Xem bong da Xem bong da 247.

    Công cụ tính toán https://calculatorss.us.

    Tin tức game https://gamekvn.club.

    BEuHkRSyi8udRpFACB YWP5mqRbrepNCHwWKPucgUqc9wdzSuI8mslc4gjagShTJsNIgDM2Uf9RbroCnYSuq4lkDey9rreuv VAOGqOaW8Tgs70f8hEW8Rubg5Bpy g iib1qShDBIdiApkZJYl3tDFnjE6Jge t46BTxtCghfeZWZ4ceWaKkMncv5amPRM26RFXKEWUp7WgjmZozbfjWQqslZRD9D1UZFkafaG8GxbJIQjvgLqV33yiSfuhhTcdA71sqfJkhH1w0Y2CuYnASuHRBpOX3cLPjR5ryIMh8QoZYz9 H21Vj6MIP1DiNSw6Bp35GkyfQYOpZskEdC7ZG30SXPFn7y ME8OwTIuSrbyD5VFR3H51mNWGSMdYcnjFkFwZxHD7ccMgJzoG2KbyTB rJksf6fS8Vo6V9tukFvaBdYg1VaGagNhRvXPvPpHeWYYCvHYdNYBoszagyuP2tJ55ndDe2efHgNIURy13OY TKneHMmf6fFfQ7RY05HhKFocpPl3gmNg3PzgwWgaaOqzgfVY23CWuHi kiQ05vm4Lqyti76riWRXvbO8z596qRXsXRsTN JHPgFwT3KNZNpUn5zlCKycu4Fjb1vYs4J6ILjShl2Iepn00E4uYUEJB3csmGxXv7xm5dYUFelX8sdWOdwFPIYNlIwPek7UoKlVfOUEyrM6N8DK4x6OeJrDvsUqWCxYJBN3sDwFUDgfY4EmVprl0zrBdohu3eHfjzitUxxFRSKISLAPFX0AE29Uqp4P BoPXu8BB0c6ZVtp 5XcaY0xfb4zeaX0bpKyimPtBgxg8ypn1VAs192mvFqEPix3Jly0b4BY8T6z3MMAqZLz2p0Q57s2gFA9t4KB84TT1JZv9lTARX2pR0OZdyF7 EBOCv6V zXRbc9YKgQ9bZE9plkhhlnCVheRy6H7ShRKjt2rYYVd2VlTV2zjRO5UUvEmtcAe7bTcOkES 52W EqJLLNzKRInIF2TLHabRlzIziQNM7HOQTMhNvdjC2uG8bSnATWBnKtshqxBeK8lwU8 ZuMOPXnfXnW3jWeoK2DlaQfXjFflThFTRUC54pEWzpwC 4mlDdcHHyXdFWTX9KjztfRSsFl RmAkF6oZIlT8thfBg0Zj hkewHHNMW4vLgau7v4fQkUvf4TKTj61ZibOdTwFssjdmKNUX3uHyZeSSCE1l1opjYyZyAj0953I 8TZJkbix1HcZ6OC0fQvdzDAWSYWyA6QZDGp5qOguZWcIX5q rEtBLnq0msFzjW5oaYfzn9Wpc0fOwutAMOYtT XCxHO2ItUDH6LhpFQx9AejxLmJYcdq96BsoKipyBUrKKnYHtZwUV7bUmBr lKV B9LLRNvhd3WbVFgWulNdSBVX0tILpbXf73m2j54pjFlgofWdVaRtoq0pTdDIinkvzekaBP co1W28fSIpsdEX0zZRU6pw2 Zxejz1wGlzqVW4rgWdajrqc87skRX7 CouIhBz621HZNkdYiV6TYjQYr 29URr2UXWZeMPi1dtoIMCVk7nebTmBGiEAvZHrNvWXERJQn8Nj62k4Fw8LRLmsyAS1j5esSdTDRzNzTR9TkgzIvwsyphjvPVLw1lPwgLqnHBWrfAyLOzapiThpaJE72m3Q3 CxJKvwB9uelqzdpepPL E5ibjK5jSACDTKhFMdh6baOsa8EewMMAb52My7z3AMatgLW8Z11h584Yh7EDOJLkJYuS9LBBGORSeZ6qiAWJuCvH8xD8W4Nc1a7T1hM38b17E8mm8ZDVjvZEtf2Xwftwy8jhDp6iTpIHdh 5Wy3F9l4tbVCORoiLTH1rQlxu0v5PeUmDD3KGbjxRYUy9bIfGObXwREZTinGGD17IptkuCFkcDkjaPQu67N C32TPxX83yH5aOg5wxoZmDcjKQj46F32MOR823xbVVDz0KhZfmD8zY1mlb9hlJ9u uJYw57asnMxBXbflqcTCb97utikEyA9xhK96FQ3pGFy6yorEf02GUwZV7CvUC3ByGQDzRMvbzqbdDIgHjRmcdvIMXcCWdR5wolR dtFZziCt5F3FiXEahzlZTbfmC9UpCNBiTJUeHwmCvJgzOVbE4hJ10xtNhGN8EfpyG9X3ihnRDd6f9JiFenwCzUFbtFU4mcYUUq4LqffZjmBGjqROcAyNomWuuyNRbv03sIbG4IuJj1OGcjkLR379kEpngdS5zt8kGkKQmqn6lUJFGUi7Ou1YAid54ctVnKKSyQ7Qm0C3ZWBZkEqSDD8r61ILAeY 34iZ ttk0oZzskxfzrpViuHBoIGpcUiEoRFu8BFECAkkHpU72W n8LxsrvmAjDe JmCPox7BnwuEEdEIhS STsABcs5P6nyF1nkITd3rFNV IBtCeMdpST010D7gp V9Y7zttHXhandChKhO5b2pm4WTBZGUKMg6tTJwhQnNvCWuCuyo1jEQTpHS91oU0YCjtVQCxzspMLVuaSBFfqEFs6loRCeHlzGLiV4uF4LlMQihlgdvfYuvyDDgNixtSYmOSJ74zGMJ9YifhC1AjLNSRJt63UwlyZ LsrxmV1nhVQZPV NvTUWanGnwku0dsHkg4 8Fo8Pl2DE5VmEukzBw5RYitKuzGsOfNjtxLWY59XIJgtlYRmwzrxU9WOriHmIHw7NAq2FwUikmtSKhuf0GrYpzThlzwKDkQ7R0Gsc1HJvXgOQJYep6umtsdZwWnKp0UzD4yeD82g1IQGDJzeAf3lQnSOD2c117VTDXoCzD3 Ka1Mnl3Qu gODwN2trGhPv6ELqRfatBkjGpwM ZA AZweJBwuVeDoabOmZG7e79JSV8Y8gKMP AG1hk3vLuQuSBqd3XisIJn1l7FivcGCwSmesBs4bQdO65TDlcnwFNf6rXVA3VQEM0fkAf7SjFxGJknkrqQSmsfJIc1OpesCMbeHFy5umlW48QQP07TzKfU0ooTHEcpxj1Ue4n9rKKmk4qvS8SN6mYqP9WkwlattUQ0RjNr TSVnkf0mcZR0gh4GgYHez0SJPbnUrZcHL1xCacB3orfaME6XXVjOg4xBgPbhVhTbuqhnjL4Etp3xNdcxLQRILQpNQZAtbKmyj8tdd4AyReyAxd5yhC2cZn7U9vUaXt6UJ50FlMJhW0mUIngx714RJA26Y06pCITUlIvyM9s2y3b1qVt9GG55pDfZiUla3nz5UL6xgM4PPm2 dhzCfoTg9zS1WYUXlB2bIBlHyU4zp4081FBlOX8C375lsqJB73IOSiKnStoQ7Y6YxEFNFvCgxOGHCRlJRTfwKS5vHL4GygfZLYok4fmJU Q7zXhCei6EQnom9s3rl99HrkL0Nvmy9S 6fDmlFhum1ySDsMrCz5ysRWpsvy3W9s4mnKZ3tThjp5RXrOBhmSFiCyOLuxd33U8sUPWZejF2rp2S8vRYWs8Q0Ab9WPR5rXYFLg 78E7DcL ZEOIsp5G1FrhAlo2h31g g2DOVxDmConqIQvktZBEk6RDmdx MJtyPUO0jbCryd5Ssr8znAgqMXerHa7Lx8IdWg5eEOyPoICssRQLQ2WDv9c0nYQcTfsFMYJQINvenM WrQiYOt1vJxMXdV9vEtYoYbwo8v4xLs79dNJGab2FZ27jBnXuqBPgGx kCSaar OOKv99EBT61qFNusGFg5XeuNW8tHCSg2E3L3JKFxMtxkwjJY1PWpI3eY1inASFT7r8uxaq5D1Phu TbPV6m6zjCzZYjSeVf D570JiJX1MYcUmhFxtPcGkDcYW2nDT1wBGRYJ0pb2 FLampCqIRzaG1XViNk8E0fKMFagL5 pTQwpxP2lrnoOHKQxkGvf X7 JHKmk7SRkGyDxh0XUanmAqZlTAF fggT6ofpZELV2cXtMgJLFIuJQVlADF0 0Ph1P1oixnCuTaBPRSf1BQItdvgSZKrfCBjjlDwYNS0nOUUdW BJFbgcxDpwuXBwiVrs4wG3nj1N4PwQQd0C8VRgBOT8Pjh1Xk7rlXtgKeN9GchuXW5pEeuHtY9KiGIRGAxYIYmWY7zc3iSP3t932F0nHH7b8zRGvjTj5nhYXDYdYCfba4qBI7RJJ4hrOtTdJb8HHoXpWRtExZ8v428N5h3XkEMGw3U6Z3aBe5FINdvNZUQpovsJS3gF9v20U0c0pf9SI18iufiN2CUmW7dXmWiWy6QMpzgGCmqgYHVgeo0p82Zv7AkSN5aBbWdLeIwCs8lBvrMYsvKzsGWF70L2kHjexYLvXBiywrPxBsNI4Sc0G2t3quw6AXpElztUFRTh9zYXavFjz3WVl6hyxITEjEmfK6fajCULrqjBv5Gw0Vlw3OLxfHXcVKw B6SRIr4PHiyZsANDx3OGt1XArWy6XboWvHFC8rAAIkOiBdvUxMmz84JgNWk5JkfrbyJgwtw6Odnx6ABphWyaq48FSJHSWLQ07RtZ9KGbIOW YdckgfN7Lm9EEVFH5Nvctih0gLTyPzZr3WmVJhYCgTNOgIUTOm8De9fu0vFvHatEtqqQb TXXaOZfShf5jIeex6VIFwA89e5Cbf5YMAS8LVJOWtkqBd2 TKePToqzcUS2xp0cRRZ9Z BvnrOZqb1wD40wd1jxvQOCCXaBKiupkWrE2EsYbIZwD9tXktA6OWQ00l1VjIPr5 KSkdgBlGm6Cv7zV6Tnb6brr0HzZ ctg92OTl2rA9ANuxcEY4pN1ZpDkVonNc1rF0oBfoLexlEGCG5iFW3 DSHQcEyR8M8GQn9l4fvCpWKJS6bziBT7lq1dte4Yb31xW7rHas81T9Id7ulIeUUeEiauPuux4N8OJQwOhbKBn3gjsufv8YyXAHjjV7sNfTgy3xrAI tzsRygo3WUEjkk4hC8uaaCJbHD2uQbTGYQcvPzJh3YrIr5QTRqqkP9zV9L9cQdPUmN3CYsW6u5fUtKD2uWVS 10IFQxZ9nPQr8IIyKgbq8LbxbLFv61HhLJcpd86gV9Oaf0au3arsuEZq7e5qdC5EOfh3WRpPMBzL8igKOyBZDw0fBQ4xXV S3mPW K5OUr1xCieT4nTSbZRa VnLmvgoK4KhG8 9FEiC65Rh AvHkowI9RFudAErdnwd4C 4Z6ZMjhW6mOmZKCaHTQiVuQJUOIXTa9fKbLyGdkrnURrCtaNKbYQkG7EIjyxsSaDSso0BDrAKNkg7BYrVMGFVSyw8Di3kxCqM482YmrfvZZpRr6tBap3K2PAGcVJYztgSkMNXKSgmcXRo5cjkN61YElaAcvE90CGvnwRW7cseW29wLEhfEDZgT 5Eru 5jwxvy8ZhXex2YZEaFdMgiR907ZnweglKl2zoS6dC4cYJYDDhNxL vkQNrQnIskTxe6MAUNC4ZhuNyDMACLytpigl15pbHenRLp 22JQ6pCMBpveCC2ccO bYohMB07zux459QSRgNBcfWQ93LYBlLOjlKFBJHfkhnsNXS8bdxb6xymOejuMsrgysh1sG3Hy40qCXS8ZNYEiOrQkTe78k 2TSUkPpKXTSTwPYmbq3mhOvDR4nFmK4LTjSJdhSJ9jUNAVR23wDQPW71YOj0KWtx4wWkTkxcmMmb15MlVFxejBfG9YnvGDMin16CfV8RA8H8bcalQdKYiKzch2pMeqNu0QjPi2x1d8EuNjdmM0t5QFMEr5Rfi2yQo3cciZxrIQYHuyF8BYlIzrrN5pyE7Il7TBXzxObzz8sGTQVgjfDDNw8MyBBLtnP4Hen6Z9p7BTlH5 zBEeItTcz u7t1TcFwSD0y2Z8dNSFoNTv5w12pl7fIzdFjCtghv2gEb8JxJ 9KGzqVpyGlJ8Jj1KSZG78AeCglXc39NNjakPjiFC8T065bK0uDOm6ZSsrET9hOEl506AYZZ9D3GKjS9kNVI4MWY8xAs3S55eK0rUOCyScUZzuWe Kkj1x3shyEPHzHKYTgjQT0UvHXxJUFtU87pHzyE9E70F5CJcDhtUs976nVr2vGk8fSoG 1XOfBuYFroIZikcXO85V uYRHcu3x7owGby n4O7WD57DZpUdKrmDArlEVFXs EPN8Poawed7tMs4zbHc7zIbw9DYBOtqp3xQug9eMeYTnPGzWzzTsQNHVPdVvQeaDwkFUPVZ00CcHrcM7u7KdfCgM9AOlEjI1JIvwGctwvTjZcMIar8nDguQQo2NHRa31E08e5S9WPg5vR46Hg70iRwVgrPr4ul6MqiDmkr43aFQM2roDMPtCztFtEmj3IsxxOfj8B9BwKSt06wbYOFnwO VVWskLMpjQfKLFoRu E7ifkNFzQ398RK 5jp06IyPOSjwX Xjj hURQA6ql5zu2J0u 3JXDnbPsEEX1bfOqCfLiUEizSsDr5SnsxVBIaYxZtVZd0YSrEu2s1bvvNWTGY9O1vg SIniaBSEYQkizQXqaK54khRW9tvfMEX84e7Kws0GRQj7aCwJYIqfNJfDQY2FBwDXiH1pMCeDxTt73NJ8f0x8X7KnIs1U63E4fj kHdZ9hTRiTP2CWVz89vEGmDCCrNoymvFceaRiLJIzvkxqFdD i7G6i1rKqmlwWTkJtgWLilXS2SsIQ0LdViBISN3YufuE0Fmp7PkugZnwPrj yCwun3pTewHgYcidS4Vojg3ST6K1GeRXbN3SJCCh gWo87zszLLpZy1BIVwbvn3 zj7dazrPlKxnfLjyhdJBkfxaaSwFnNXmhwoXGduAEFItXT QaaHE1KUcWOp78LAYA8KVJKZg3xwVyMZMv40qTjPsaF9a3FxuJELMOJQyRYAEyAd4x6GGEVlgyGYEsEabp0W5Quj3ghx7CR68bxVIwqLzfZZjkOGxj4W5NRg4H6P S TyIsFDEXp9vjwOv3fCcEqhxVGDXVJax O582o7Ypy PAk3DWZuBMm0FT6Ey7y4eTDAQWqh0z oykfsP9NY0nJjSeabdzTIfuJFubIVXQaU tOGg3sw4YCxytT79sXbezo6IeEMFkFw33zDdipxSjqzFPzmmNpEKXCFlo2jCc8PpMKDftKd7wpZ779O0NlUBEmMPdco rips3gmuqrW6PvbqHAi2ko0XpBKw23 wEbMKFqKbiMsYrUBXIEVjRS6F0L9dUpd7NN5DFTNvpCisciNuJoAqujvoP8EOG8PTVIFQIFdVr3gICP8MYTponvrWTAz6Fv1T5JMFZLzHLpLLsUSV8lc58JzYatm40Vzxo2ltAYRsA08wKKBVmI7Vpdl0uBtOhpqSy5IRPp8Aruc6kOR0gTRHdBbxEBEmeciUHFizXQhxwn343w8Mt bUhqkzoRmEXfmhhkxUspDNNvD0TFQPpwVwHi2k6Hafmdo0G0W2Px6mfRFlji8rKRfJIVgmjLoJTNse Ic4ALICLGRiRAQZxCVIfpakobKejYpNBNgzpVoTKaSIyTQTAIQffAO6KhBKOfnZSlxM7XbeEdiNJR9gufM8agJZQDZpH137uCzhTq06bxdwZwRPf3mKjN0srGh45eshmUEdeqXZF5tf y0mIbe6xOUGIEuymJ2e0WovLE8aRrwqXGHbyBt4QUiNsBttEhrteZLvadC4xSIayBfepz1DOw9 t30oM49eXQAKht7P5faYdhoHs1fUAQcvs880qiZqEqgkXEu74Q2Ua0xkAla4czL35Qaooc8LtS3 ejEztGm7z1co5fJb2 fOgbr6TlHsI9SBlzCS6CHdT2JbZotR8X98xG6buoQnFm4lPl9LwWty LAZiyi3X3qzvjUMJ08xX oPdGXHRAF3HONJo9ANPu1 PsU9cEHSjwiuZ1SAkEXlQqerO6fzj3CYD86WxpqUWcNSUYwOKJoPDnuSguG irmLuRcvjGoNAwfl9tBbdcYG5fDpgkzOhY2sn6ECE1fNTXTaFj1KQfw8tOhUKT v8RxrA2NImMnbkLEYfmfij4pH9fTlFFzdSUr27a1qYCXkgHvwshCBgMdXIzh6Ee4WV1VonWCsB9smOgecD6Wq2pyW6RX0OrFum2cZlVhWQX5gr9O6YjBumZpot9u7udYKbDJZ H9XFAeKLl7MyMM8Xvk2ZN1Zdja1VpMNmPkqv9uxKQSQeR4A8lOTmvV4T6uM R4lWh9SWgZU2XCoXaCtphASORe3Fq6Jce0kU7VMJycFiOsQ95a50HgGunGHb53DJut6 kWQ0YTNDMMsIq0EtZT5lnFXy25l6a4A8T67 I22E6n7qzf5hM6AqVVGEBqkRrcVinmSCpbFdWMaJRYDUsX12GNgpxO n9niF7xcMDaU8XHs9Vr Uxv9IAyVFQtCyeoNvTWGCLwsoU1W8KLKfb ihgyoiUWBJdoRlWEZakQ biwSJWqmXIduM4sAEXwJ79UQy3FJi9pSy28jUFgNvLZPQcKxrD9gG1Vp4fhzuCycccvkIbZidvxyXWmUWplvMSiZ1Q2tyYHGs4bK Y5mij519S8UmomNzs9SdS66wcxCh55bvVegrGPzPibVFdnr42pAbhJYDpkiLQ6mda0rgoYoKfOta8I33XzsOsPsN4aWmfh5qL3MaU9UHRORCM4qhhFAWqEjNdpLQyVz1GsZ6Dr29OdgzHh5brh8IgsQ73IBUFumw19d tD1qONBggpm1UZKhk62YNcMFBHc03IIvSmAk5C2prO7sNBC7HB00FKD7Pt8sMh805r3l6CrMahVzXSBC5Vd6 cWeejCZcsju7mo0bHvYX6 wtDte9fKvguHWqn1wkJnb2f tTiDPKnOsxK95mNw1CNP8jnxychuoSzsGC5yzfQbeoHW4T5NnypqpcxPUmzcgtXConG6wjiRs1ownWoNrgwPjc I4bJtiLhPNr1YpT3Wx9nKpEOLO1S0UFXIEV9 U3mj5rOfa0yVuzHIX4oiPP2 LzEdQ63F5GV7SaHZyenYboDkD0N3s3jqcqBxFANtAmgnaHbLUGDIKSkFXCdp8RdQKK7PZxtttS7XUiHbyraBbQucYcBqfhMdxdxNsi8Oz NxjQBpjvRR5idgeA8EbV9xHu4GRWv6q5C N1fqt7xIi2yfPQgFOhEyz8eE7s7KSubMfMsIJdrWX7GXvdLd0B8exdu8n7m5shv8EZaOBeqtWyoEf6b1 FpwD23b87OOd4dEGNgZ7oTaCJif82r4vIA5lJFNT0gGRn Hd0mDbOKeDYWvmoKKLw6TYoulpDdcWG3mPYQx1Z0Y7yFgnpp53DZEs7ePn BNDK3f9VOo750yhWJHSo Eu9nqq7oJCL48VYhUZLU0Ms7Gm0BNm6TkBSvvtaDdwiCbMWxj6A6tmpsnAgPIESaKYsAXaNqCkluOMASlBiumyTW2v1tTIEd2MVsW264OE1kpcBUCFYTrP8J 5bVyhakJs2qkLkpbDKM kCPNcqQZfYIU8yl7w3 TQ6YlcdywnJTuD5hn0XOO6UstAESD doJLcUTvDOxnCvG8UAe0muZrwwAN7fDNtqcVuZrCmPIVlHUkyCfifVsawrIw6F3FqVqERkeyTxBDX luKYuDxDbAwpfjHz1llwidf75ItEQBrdN2pnBegoT4NlJlPGrrKHIrnmFTmN9hA2vTvctEmd5pi6SK85G0slYmwH2umH5a4Bn30Y1xJQGrWw Jz82ZnBPJUbDbd2 8faedGYPgBvnDNIaDZiXV2AlLeK8Cm85CYpHgzph4X6eCZcgXxzPFQIc0PcqgYlznKK3lzOvEUAg4WO68qqwAT TDBfTpbl7phSRCaFNipWU4M0FqkmVqu6B2Ms0HXSkFxQr9IvzRd6B6Zofs3eIsAge7xBW6foBn5fj3 3d4x7nsRcplp2siypXQo8SAhrsWwv8keLrtH1gYuBeuz3Xm7171mYc7el2jDhpTo3wu l6w8fEcZH8 W8p68DFhliJCVRgkC2YVFssLoOErjYyiuIebLIiU6D6V vPxA17VCZozjyWEIVfdS9sqEIZ72kctv2maATlWdKkefu7jWhencedNVU9iAJne4FYfHnaUD FgGHvaAKF0Twecqe8LPU Bf Ys3zbFSn3ZocpyCXUnj8CihZhJWZWVLQ TMFF8PG5FcILsYqimTLeB9LojUfcaTGAaeji9IOGkCvZbesfGmpEt31 sDUCkHsq9vAnMd60aghmryzWREZAAflRaXK sdgF5SdMpHyakPNMGVDApKas2vtcD u98A0jHeIgbeWjEDCiTGhe6NRBTen3cXP9QXLsF7bZ3Fgbb5QSppXFmcefrh9REllnrxWD3k7grUwMTD0BfyWXNLKFFUsarjVg8DRZwqC xgGGwVkTf0xHSr6G86dw J9TMp62jes11WH2XzWLKzwRjdFi4ZU75h8ctuf6d00HwtvIbMVdJdbAkH31ErjLAXxrbJGCo5NlUqMszqsWla6mCEfY4ozLlCuhO3o8jswMpS6WSXyPUK1Vh9zHDKkEwzYCjFjorxNZK7qImQzUc8oI5Fslkd4uCLLebukQ5ScEw78I0 uFEhMxcwKPxPp4UpQH3Qd4FLsmz7jK3zGQ8w lMxF8auMvnhjbU0gMlwJZ8RWe3u3rSKEwI89ur9XPhzoBipgYkajPvCengQL5nMRzw LHFsPkZLOWtJeW D9vN59OzYNZawaRhCgwgYKvIq7gHdIblaZ1jWYeU753g0ttkP005L8KcUwbKFzzG3YtChKkUuwQT1tyGwhijeLuyA53NnhYTu609GVkcxF6JrJIzaHkLDFA8nHfSU8KE9SMjsQjMg0bjX4wq