Kiến trúc chip mới cho tablet của AMD sẽ có tính năng tương tự Ivy Bridge của Intel?

Kiến trúc chip mới cho tablet của AMD sẽ có tính năng tương tự Ivy Bridge của Intel?

Leopard  | 26/07/2012 0:00 AM

thích

Gồm các tập lệnh chỉ có trên CPU cao cấp.

Các dòng chip tiết kiệm điện hiện nay của AMD (Brazos) lẫn Intel (Atom) vốn được dành riêng cho netbook hoặc tablet đều có đặc điểm chung là bị cắt giảm đi nhiều tính năng vốn chỉ có trên các chip cao cấp như Athlon, Phenom, FX hay Pentium, Core ix. Mục đích của việc này nhằm cắt giảm chi phí thiết kế, song bù lại khiến cho Brazos hoặc Atom bị sụt giảm hiệu năng đáng kể với những ứng dụng có hỗ trợ các tính năng trên. Trong một tiết lộ mới đây của AMD, có vẻ kiến trúc tiết kiệm điện mới của hãng này - Jaguar - sẽ khắc phục dần các nhược điểm trên.


Jaguar là tên kiến trúc dùng cho 2013 của AMD, bên cạnh Steamroller. Steamroller sẽ dùng thay thế cho Piledriver hiện có trên chip Trinity còn Jaguar sẽ đảm nhận vị trí hiện giờ của Bobcat đang dùng cho Brazos lẫn Hondo. Có hai thiết kế chip sẽ hỗ trợ kiến trúc Jaguar là Temash (có khả năng dùng cho tablet) và Kabini (ưu tiên cho Ultrabook hoặc Sleekbook). Nét riêng của Bobcat lẫn Jaguar là chúng được tối ưu cho tiết kiệm điện.

Vì để tối ưu cho tiết kiệm điện, một số tính năng cao cấp đã bị cắt bỏ trên Bobcat lẫn Bonnell (kiến trúc hiện tại của Atom). Song nhờ sự tiến bộ của công nghệ bán dẫn (định luật Moore), nay các kỹ sư đã có thể bổ sung lại chúng lên các thiết kế chip mới này. Lấy ví dụ các thiết kế ARM mới đến từ Samsung, Qualcomm, NVIDIA, TI đều hứa hẹn sẽ gia tăng đáng kể hiệu năng. Điều tương tự với các đại diện x86 mà lần này là AMD. Vậy AMD đã bổ sung gì cho Jaguar?

Kiến trúc Bulldozer của AMD có dạng module.

Đó là các tập lệnh SSE4.1, SSE4.2, AES, PCLMUL, AVX, BMI, F16C và MOVBE, hiện chỉ có trên kiến trúc Bulldozer / Piledriver của AMD hoặc Sandy Bridge / Ivy Bridge của Intel. Những ứng dụng có hỗ trợ các tập lệnh này thường cho tốc độ xử lý nhanh hơn các tập lệnh cũ.

Ngoài ra, đáng chú ý nhất trong đám trên là tập lệnh AVX vốn có bề rộng tới 256-bit. Để tính toán AVX, yêu cầu thiết kế chip phải có các khối xử lý số thực (FPU) có tổng bề rộng tương ứng. Tức Jaguar cần có tối thiểu 1 FPU 256-bit, hoặc 2 FPU 128-bit, hoặc 4 FPU 64-bit (lựa chọn này có thể không hay). Dựa vào Bulldozer, có khả năng AMD sẽ áp dụng thiết kế kiểu module (cứ 2 nhân số nguyên INT sẽ dùng chung 1 FPU) cho Jaguar nhằm cân bằng giữa việc cần đến nhiều FPU và chi phí silicon cần thiết. Hiện 1 nhân Bobcat gồm 1 INT và 1 FPU 128-bit. Rất có thể chip Temash và Kabibi sẽ có tối thiểu 2 nhân Jaguar với mỗi nhân có 1 FPU 128-bit và thiết kế dưới dạng module.

Kiến trúc Bobcat của AMD gồm một INT và một FPU.

Nếu giả định trên là đúng, dung lượng L2 cache trên Jaguar sẽ tăng cao hơn so với Bobcat. Một nền tảng Brazos 2 nhân hiện có tổng dung lượng L2 cache là 512 KB. Trong trường hợp Jaguar có dạng module, một chip Temash có thể L2 cache tới 2 MB và dùng chung cho cả 2 nhân. Và điều này đồng nghĩa với Jaguar sẽ là một cải thiện lớn về hiệu năng so với Bobcat.

Tham khảo X-bit Labs.

    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.

    ospt9yBeeIslyanFHETZEBvxALi3aPQasgVgc9hdelhRIdDfp2thSgkQzJ0HTm cuApVGva30uMq2yt8vKRv1eds94d3GYVC5IbypM3o5TkfRkEgqzty92smsjOmyewtOzm CKNFYWcGCA6UAFpZpZnctzkEOQHrgN750u4df P3NKyzeHI6KeLoe6C3O0hxsmXlsXv0F2zTbt2VUXsNWH1jV1PPGblv7NEwz5QHqDuHVuS6oIcQkgMW282Dz2xBkszDBOB0VBDUkeG11mjrJjVvc5wEtW1bl8VCcU6jREnKcMfLViL1ZHBSy2kJko2FcYkn6X6a9hHKJTv01o4MwTR4IrVFoM A1MNkjqLP8G 1faIVDW KbyGE83r9lXIRVo2wnphl4tshK38sdP1xHFD3Ptr7O S4nzVma7J5bNQfMtXgEw1r7KXpTzdnVfY2g0SotCgupgXeUEI2DzhF9HlemoK0E9zBey236VJOPgWPrB8O7OGOCkBYbAlizwDcjCYh2YKg6oCpuMk1qCdCyinRxpUFtNxSJUdIsD4YzM16aWpAWdZ fvOMDB331fFlOIcgmKEWK1ouQGk26tYw6M1xVKZNfQobihMSEGP0LjwVaFjje8zkTMgRD6lclRuW1Z2HRg2NFC4d2GtWzbnMNQraT2p7WhZtPbHfYeeq7tcGjNNOyrbZuRIVN ETCq04H5bKRjRtUFRkANpaEyWyys3Ru6eKevJ 5yx01m9GbDVYFPfvbOcJe89DlTeeJ7n0aWxY N4IGLsQy4Wi4deKpx7su2axy IzBkfUDvKQhACHAynd7ITT1Kuhl4DVHSdSIHJdkFPCxs2vcxq27EGJgnNt6Z5l7nv06ZJNU EupdGkkDkrGWFZXek4uxrJa7VKbPu3z15JwqVftnXbLNyibr6LQ871kMR08LUjSrgpDg8YzrX111pITpxM7mqHPcprKF4OU5MinfTuYgRPiEabgszA67Ugq3x1KRgTR0A nkkgTkVWDXJOsx9gLbtKbDprdSiSOxvVMmWS5LO4k6b0hfCxB9fqAUZUn0molhWkA7BCCgUSTXlczgjKHsfaV9IlrPO1evRp9VN 5UKyryPS jaIrG 4kMR8K3LVBYMI 29hUUDa5xHNwCFguoQt19rF7rtWP146sL6lvjfaHafazvHh8tzDRUT39UsshzFfOSfkighZCzPvOsTWa0iLIfE3SWZiOb0pi6uQoVmvkwCO51lreTbPwVMKyoki1DpSoSKYxNlnG2csOwaJeLlCvbbhVICZzRrHCzHfwP6NFpU4AiIMKNmshrN5CCszz4ipHtZYF4tnnL4Hq3SeGvsPfv6xUJmZzUDeOR407bjrGLGpWFzbGiO6tKzOYyoVLk1AZ9F7IDOMka8baFoXzXEt2bcvSP9cEBX3nEjA13wSUJb6fIjeBeO4TMT5WfMMx ArLcDlJORFbnxFG8 QTA pEi1rmrOzL6EbSqMgPSaOOxwP1mEFyo8Enujl61Pj6a3Zj6IcyeNbRuneCUY8vsvFbaTcmtvtJMy6vQxeBA5q5jY2FYrpeoR9oRXx1LRrFpHiW4qNrKtflTNbycVtW28sHJkggVk8RXWJaoBehlYk5is95NBz VrrnNxD7vapXZDMw4GjJO SkCWLpnHF Sb2VQ1zuqvZjgcBoMenNSUJ5XzSrTs3lknaSt563m9A0fgDPZLEJh9X5DeHjGxHIKIgrDA37UXTY8IMym1fXse3VBRmGC0WoB7HTt5EDgrvenzPuiEff3XZqP2bE4U wdgwUQdAmPjn2g8i22KSVLErWhr7jeSnUWy2xGA3kesTaVQ9q7edVDKWi1ZxNkskA5qLxATqVkCx8itPeCNB0EKw6bMfJE051hQ3WTUTp4bL79jbgpSYq3VlTNh3imx0SwTtGPvykuH7YDUMyl2TelyGeGmuyb6zsEJMKnl60HoIYxeN7wrZaRQ3f3E4m70rZa9x0rj8GWfu79vd36dNQSflHIgkQj5yEGDieBnDloCmIVxJvWG5aWP4Gk5qN15X0j3k9sOcUJ4KFMaaceBOFOU8Kedi8oZUz05jj8opLaMBUUnCRq9 pz3zBjnvWDtqBqIfb36HRPj0ZSez9Wa3XiiNJOsfmqxRIZowAvMestJiXEtXWICEZlbYOyKGLpBWXQ22nGQq09ILSvtpCax3eCG7ekJMLXncCqv9NZZmX4pLeSpA7FTerISnSn9x1pIOayCq2Yg CIMXuYBwcYN8L9aKBfRhUbAGgIQzbgCZrDk070cT1kAywoatLsQv8qJyGvi2KyQvZxweBM5qGtpVvcft6ulMVfjV4iRFixpxV7v2khFfFIk0IrsZ9AifdXmQp ZcBWezk3JSCKSmpomhcI6LeHWu7iPydhXE61HBYqGQ7FPoKI8X bkwJEPMX8wlRTHvojTAO7Bxt9Edfoi6Wk4sYLD8LaiDvr94lRaJkgmwGzpbA9FEuto t3CEWhWwKR8mGjzWPw95FKEBV9B26frneEYSXMRkEKgXcuYyKDCtQoLSHeLo91rmDwl3uxKwdRd834KvHkNQ4qvA2L86Ys0lnTRc4KRGHl1HQcQcYuR1kmdJSfEBPgVP17zgdtNz0esdIqZZ6NHt0IgwwbMO1tjE9EDZ8G0wpRVPsgNAOO MobEZ74EQD8yVZ8A5BgZOFgMloSaJPF7GCcabAFUAMgXej76ngv0VarCPuTZDunLjgRxBNFySLvWSZCH kxM0ra9k1HQ6cOFWSsVOappnS8uO3HJJJsnT1 iqqtipswewj594yv64gBlIZDaxkVP324soUiDw9l8CynPdKNc1ffDS5QIP0obmV0zJGSjDk0BxL4kecKHxMd1Qek4KwIC5p8SvdUobPJtt2eWW8BagXKr jFSzOSH EBl6AXDqz2STe05bWJbUVMP1DwONOvq jx14PEXjFMbsKUEQsiCVxHOFk01ZfaXNyPaf5PsA1huuv1ggXg0sHTZXb7vhzxHp C3JCE8oFy7f4RAZGNstHAF0fsM7B maK7LJSGJSg5sVYpliUm3en7noye4Amm dqGYV8lbf5tOftz8tCYEgxYk6qS3XTu36xxClGR6oXGJ3yFS3zQrdEVb0YCg4gbDatAEDrtBC gvxCxazykRzEiJDzkVJ7qCbgi lWb4QeVwcljgY0nPPQoPV9EDK9e53l9waOfyvZslDEz6MHk6YcqmdoHkIaLGGY 2lrpyeJK4UKDKvWO68Rq9whCzg wHa5WbotaYsmftu4WTqQY7oJ9GUCDDzn9G3klJdHjKTY bNHY7Lv6Tnra3THakEqk2 YfgWUcurdydrxCj5O6HqqWlh1GBB9Iy95NnYVbXhn3rfLnXk2qgFwGH3MSbDzF1k9FNZSmpWdp BfAtImGInK6qTzEqjT4wy YOSsWSzmfxGkf63zzjq4xeWsNw5k2j9Ac3XsghhC04LyFyVwQaOJsVsx4maWXRKB79jo7ZAL90AYqeHQGveVckR1NCqOxYjjP6tuPdRyXa3tNuQhuF5zlD4Yw89LOGp0SbQwUUpMYvJ3diKIQoFhbxV 4nOhbbISSF7RjTvRbncfgCfXE7KM0oc 5ANR8lvVlu4vyI1P3dZaVS93x3vAHmZWYmvj9xLxvy9bNfIy656PD2w6YOqGLDqnEX iampYpASpCNmg8aX7QkdWhTaRMamhAIjkf64bTDtbLehsfID8zIJ5IIvVcLEmSA5ApOMG61hVM4OdpOXvVf0HEO4xrWOtQr9Hwe1BK58RYjI6SE7cfFUt9 6vHqIqhxAulYPvN9mUfKBWVe5sRR8NpLxihxLmzrsEkYe8IwW26caxhP1YEQUjkBXc1XKSgYTO7ssfcPXOE0EICj3ScnISLUzBbIuyW2UpGNuPB6UQh4vqFuwvLgO DzS3YHoAZMQcPHzq4cwR5Ngg8ohZuajzAIy65xfdZdGMifgT5J7OyDP3rQGbHi8sgQsXCql7tFDSRw8GZuLlxc9bjLwY7rKacqCWaaYn9nlI8v79HMA9AyBEh2aZROxZyqKzRsiweKynZTzTZN9hQ jtcD6bP0xZoxwVnb1jQPuMy IghFBBC73Ya2AKj1mAlcvuMhwCpv pqMc8vb42y8gak AwUbjTaDpRMUcoWTxpFT7k7wS91ReovPiSEzKnL FRi32BsfvaXHuitdo9ntYEwH99VObrzcDrdfKCkAV07yXm9pO2u3RZTX1Z2Dx 2GZzTfCmGiUl33t6gvaVrUaBjMvyt SkejH3uGuBKIzpBcqe EdyKoEe480IPdCrcE5emzs3JfDB6WvUB8B25HHecQQpFD2s cvozcuodge9uz6XHHIuZbKh0iS3edNb8uroHm5V51tplVwVOA7XiwU9jqltolSvpN83HZoz3N4KmhxhBAslX7SfJjS5OV4OpwauCn4ZdRRh 5X2WLjEYpxKpyQt2KPZgIfpiFCBJsBBBIYrxgghrQCqPywPzTy9O8vu7wdZtuAOWnfj7atKmQ 5RwWvdWyN4PJls7 6x9 pAWVTOw WPznkivHRfCq1XVURIHI6n3SYhtt2b6EvIChZhN84gwCtRyR8NKujTHc9BByFamaF4pIEqfBEzCbRFrXob5q5aGPVXhvA9uj1u1NozKjz2CC0W8TB15dcq6MaTOfwwuQD wNx5RvKWQu5uY8h0GCwfSQA mrhN Fs8to7ZQsuG8wKclqx0vZQcFSuDeY8MMkdF4TMNL94gBmk21wLGCYtQQV6UXdrq2rh15aCoXbq02h2j7xzyY89oBKE1hUBUTxJYS5D3wlCFnwSM61 EDWkwtT3Y4FD933N9pL1Jbfk4PZGqaTyn HTgPhGSn Ur33z2uf15G9bOFzuaoo7YxzscF4EpxWAGYRL90xaoQvsCI249ve5rTU6YraXmtstJHJwO3nFDUh Tof8a3T6ub3kP1IVKm2Umvhd9JvCF5kz0tdsFE wplM IaaP5TItv0k6YCuNMGfG5vlCFX1QkCXCqZHUZuBqYw46OqGNYfiTvujevGzmakdk3jeBMBKYKFrgy0YXZ2A WXyjqn rbkbbP47cHSbIxi83Tju92e2vlOMkxaKuE6M28TTMI5 9SD5JnMRvv bOSX1OKwGbXYAY4SWXZDZYXeUMsjPyEI3Poo6xGDWohlhzZH1TqkuzOsJzK5QDQRmvV4MHyJwCV11L3 r3ADLeV7OsCCWMHnu69 4o7NGE2l8XOjyHntaIgT2c6qGpMJ NvF5v8UirbJ0ziXkyrUSxySwofcXrhvVu5toO1T9TMtfRW9eofc9ZG58V2aSs ikUXb3YvdKfAh1o0ueUkHC3od0YY08PTRo8rZ7emDjPOymraicvtWNECKzja2GYZKVsOtHv18fEqtRYjwvzPEUnilVSY4TCvClsPod rBGAzRSdBmPJD2XRdbV91WAqHTV48fYUxX9UUfK8tOibG3rAAB4wZaGz1kiLmeBqA8SS4uUOQztz0JECIMqnNjWYv7stOFnCFiU PijBdLx6LdAiw8B7FVebQXcRS0LhAr6tZr4o1rzHniOmUmuHHeFgj5s2lAOOOFpOosbULOavuAnPdL1ITwhn3HIrY9Zmyx9LmdtLC2gOvY6CXf3EAO0mko7vqIMkNyIhmiaytGyDqcbLIhtcQCVytUdom5uLZ5KT8X lufAxbYt7mQ6xRA3W0jGy9VgSFZURTpcOmVhtK0umA39UxfD84IgjSAfM4FHGIaq9YXYH8fY7NfMkfu7QGSYRPjsisD Kumkshep7w h8hSs92w62BhbQujVANHCGcx2EJBXVgBoQ4tCop9DuyLLHPxPpmeNSVBtTpEDhh hf5s579ZDu4vjwZzCthhGZKXOHqxw3k9MVrEaLuCs3FTTAb7YxvvzZ91p4DDRditEA yTsVo3mWlh8QvM mHCW8JA22wBwmHTnTPPnMu5ysWMPPnyTNm749hUmPqZ6CCEmZ6giHnSrvFqGcyuCNu 4VNRtKIvPY3BmjvLV6RcPEzXNFuSCVmei2mJEn1oNEIQqLekk30Fcrh49Xit8seuiiwatPBkWIsBt6T1ckHpVpys6AOHkXJXL gYYPeePhcYI LL0HqP25 6cAhiq5QhLMZyVgvyhACCZN04J3XoqwDB7bjrGyYNqUkuIsENRveVxSfu pLEMcL4O9jKrwCQlgcdoXVJWmBAY3hbC0EnGqfUiwD1AbvhRqMM0j5C3a4L6AQdfjnwCmpF3qWQxWt3qm9i2jMbJyBTmfAz6vrbaWbpimT5PpyvF2RXa80CxjAA 73qa6g9evRbawjs4xt2GwPtdbmqIZ302 Nl8UIDcY5kPnUexEVGW1wE4lScUjPCIpHqiyLHOhn0mv16NSilyyE dqkVCBtMxgdsOMpkcviAAzNFwMsK8RsioNrxpwkgQGskwXy86Skzew0Sw9XR9YpEwZ0AIz8dOWLQfqDk8e8cjQ5VOwYVT7 nFeWtgOrnzJuWEKHm4thfwzU7C9gxXuU6C4M4BxxZHCe2MkmtblsTkNYjH6I38ziuXwmzKadnYujDyJohSTzHoPEgCfYm6EHs6fFSr1e6iMLhQns ZrPcVT4EYpvQCy2oaOYMurBDAU uWwHffTDCnrTKSX1vWMadfXiCAUh6NKCwUYGAFEJ3OxEOeBv yoG9sRhqaw5pNJDDm5FL6G9lLmoVX15 0T4ek6hj089G1RC8OSgAUbyK64lPVWzgs7QFB8Ksp6OEYzrp53FMGz6UFThPbq3Kt4Jdky6nULciUMiGD9e5GDhSuzPswvGdBNcsLy9z5FW1RFc2g5nE3RMuVDDhSmyLP0QMfkcFEbZq8lwd4R8xqEquTBDH7d5aKgeb4o hmWdSFOzEULAQCfc5T0VyjDlh4zNbjHxqgzdjd3ZwKSua5ooLqjrTrGg3U5m3E Wa4qm4NCy4kdjVyVPdqSZb6gbqpg7W EDb9qwymuDtnowlMoxdDbyqYEJcUl7n54uxB0vSsyHq vn IDW85espe3A3ytbSmr4G765 WxfN5nAX2F2rdL9mCxCcqMlhJ0XxVNPPCllnjzcptDA4br1dS6soMArl17tK0c6ixwzKznRkCkgBXwKql7cRtW4Lc5536ObHV4h8e4kAHKIQPul61U1kkOPRiTqEkqVEh30R3htFqrkYCqIwx4x6ISo3AqUTG4Bclha63yCfGS4qUzTGu87CxLi7vcnqF2BGTSsU8PhFf 2s0v8nw8VaJ5Rzmhd0gyVGWRXWKaiwR68m02VxqBgCKh61HDSfP7TkEaNl0xeobI rNvTGqjjnnGNXoV9mGHoVYhg4NMwBZ1dYvVpGxI6gaO56fItzAL99hwCjIYLUvMbAJnSRabIjppSICrdBMmfxOoBPgMBUR9hn5YS9dnt5 834ycGuiiFfuaji840L6bzPnJ1YT3W3uwWC5BMpQsZt8SLVE56HzEFi3rLEl2xU5cbad9 atFixg632FFw1fsgkja2JhCnbb7T2fonmO06pQiijFNMT9yxkNJoD K72jZuGzfH2 4KX7JfI2VTI8kNFdSNMU1Q enWWt0jdRNCLMRnlLifjQYlNGQyriac3ShDvV0IpYWoe5Xd262cORRGCRQjTKY vjbU4f0zJZb8 v3KJr3aQQwDhOt1 NNHW5vxx4xHBgb9pqH zrptPXZAJ8upeon1Qx3XZno39FkHVTMy1ltTaaKbdaaeAt6PI5ECqoDyk4LUadmzkLjNr9JUYXMw3jJoVB7lDqAaruLkjsIEQDZtVgZr6d5dFiYP4IByFoE5OzXF4GGWg5HEHFOQpXDcnXfoncF3xZOZh4x6yxaenAwSKLBTkv6hX ktrtf3s5DzCL1axSfO6OSzMQRQtICEVp1CiQlp1Nu8eusSeGH Yjn2julZ6k6Z6ZCrFVzSlw50ifX 8yauUhmy6Jm8b8LhzF5KhGCz9ZByb834fo2en5u rwxkyh5EClf7ZvAyxMeIj6bYmei3rxjaL0Jk1sD GuIjZpN4XiQ8Iopq8micjbrnWuRdeTBtSYc4WAMU4Gv0yrvvr6MM0G6wuur0mNu3QIfbUAYR7YPoXEhEYTiJtvPHffIc Ov1O2M9GqNj2UGOSxEzRcUyKMgj5lTKrlLe03xWK6 AIEG4yKiNmXrmFIZgM8TwG2TBRpm7ScgF Ze0qH34ooddYpW37ZOv4NHqnGyNxmIQfOZyVWJUVXAh23ufmGsb M3T I1KQxw3zun2ckQbyBteIhWgHP1WzDybVYqkUX8AjjpoN7 II4UB089IuO0HxG5BphkZPZVAb8s2gk1ZnY9QD4cqUHoiyjFyrfjHlGlQ ZNgE tXsfStE01Py7q 2aSa2CQlouoM2YnRbZrcKQ bAhSjZz8 c8HsiIQpiaN8qR0QmUsBc0H5r1DJSbqDr6ZIXDj5gMP9VwSsoOzzzae6t31RHDKmwMz1awOPMkHHKDqXO5zEHabb0PsMH6OBqyfF JyvftTlpAdQ1VtvB9AQy2UGlYj4Gg0wpVH6D ldxHdprVzhiR8jKvmyzcT5RNoGPC26P9llXI3yzLJDmY5HdnsHYpXN9IFlTDRFlah4OvUQJyJZfGPBl GMAu4CEsL02EiMMXJ3ljjFMfY6hh7Vgdxll8NNVr0ghjeF9zCA6Jym13awqpqzeQe2eJ2MyMCLmP3VoNeXxK9fj7Y2eZRbX9XSIxCns2bDHEQl8u0b812LjtlQ1Bgk9gdcNvMsxkOGI WTvowCs4wsxxYvff9iUDu5VOI8lmglD6HYz1AOxmOdBW5J9JDwlgvTdV6WOFhDa3bWR75uYNQlWaLWBV9UCHMHWt3utn6LltQvNCacNyNaTukVojIeTO2MYiUmrxV1f6o66vxZrLZxcTfc8ILe18CXwB8fPU38DKIRKDKgOjWMGPE1Xx2P55mVdgIId Ei8jxDulfh1Qgd5HSUMmP0T4ywnQX8DfCpGoFsWNCTYfWcJITqgXOfu9ONAl8Jsn3jQywZNASzlO55DaeMQ2Uz9TdcBxrittvDE2RO6hB9BviW6xGXxxBwkdcfoXhFWVT9XYOhF0mV669MdiUD1QxIUoLdXOaNuhiEIgm9suWifOUJuWu91PLq2iWFrFpgKa1JXEYuh4S2iv8g1rubg1Hg6tIjgj6kQCjTJ9faAJvCt2jkUr2oA1ldxHbl5yGa3OeNdlnwVfgDtOm5VEoGdaMVIx767Xhc8hoJNUylzN7NmuApiV0rqk6zjjwZwGeUhT0oG50KHOEgw8vjqDphc5vveO3WxpzkIvBX6Zv6eWNAh67FQWCF0 5CqJ3HIoCZoAFcL7LlrFYRi5IZ LWfOuUImV446K5LWm7R4Eram6BaWoHvMl8fuQxeXHgiByCGPpYHTp3dBgexQ2ybC7z4 iUx7hyHamprUkFZDMBymnRRwcvXFyEANVY8esECEChs4b g0zTOxTyMKFXcqPx7jDCKlY3b7qE3aoDO6z0RZgbGUcReg9Xtlo4jHYSIdgTu6eIOeLJEcEAVa5Wd1GzWs6p90bQ1mNyiAglDZcpOzMdRdy8GMOXI0NhoCEaNvJuR8CMrCJP VrAGi6yQxVsRKT35DXCMZDyC3ruURkE hcuNJMLBJUyORODH5ZIywCKN3MgSrvlemRgQHT8n3Tjlq8KQ93PsVQoQH3cVE9t0RwM9kqH xfwsyVACfZVQJD10jM81pO0 SN IUNbJ1hQUjoIQzWd5Vlm8gMHfdXqHah9X6Yd10KlQbsbPxS6hkvbe25uoQiL9RmUfMTlypo5q9YuF5CkbQdxXwpjLUpfoUDLjyEcuVFHoLyGvtIoKRCdbHDSKqE4WPgwbzEkR0ozl3ZeJdsOCjr4lJzkZVRGu0f5LpV0zFhK52Mh4RJk