Những siêu máy tính tiêu biểu hiện nay (Phần 1)

Những siêu máy tính tiêu biểu hiện nay (Phần 1)

Thành Luân  | 22/09/2011 05:00 PM

thích

Siêu máy tính được tạo ra để phục vụ những công việc tính toán cực nặng mà con người và những loại máy tính thường không thể xử lý nổi.

Siêu máy tính nhanh thứ 5 trên thế giới
 
 
Tsubame 2.0
 
Năm ra đời: 2010
 
Chiếc siêu máy tính của Nhật Bản được đặt tại Viện Nghiên Cứu Công Nghệ Tokyo, nó nhanh hơn đến 12 lần so với chiếc siêu máy tính trước đó của Nhật, hiện đặt tại Trung Tâm Năng Lượng Hạt Nhân Quốc Gia.
 
Chiếc siêu máy tính này được sử dụng để nghiên cứu bởi các sinh viên và một vài người dùng độc lập tại Nhật. Sử dụng các phần mềm của Microsoft và Linux, Tsubame có thể chạy được với tốc độ 1,2 peta-flops (1,2 triệu tỉ phép tính trên giây).
 
Siêu máy tính nhanh thứ 4 trên thế giới
 
 
Nebulae
 
Năm ra đời: 2009
 
Nebulae là một trong những chiếc siêu máy tính đa năng nhất trên thế giới. Cách thiết kế cho phép nó được điều chỉnh hoạt động với những nhiệm vụ khác nhau. Được đặt tại Trung Tâm Siêu máy tính Quốc Gia tại Thâm Quyến, Trung Quốc, Nebulae có thể chạy với tốc độ 1,27 peta-flops (1,27 triệu tỉ phép tính trên giây).
 
Hiện tại vẫn chưa rõ nhiệm vụ của siêu máy tính này.
 
Siêu máy tính nhanh thứ 3 thế giới
 
 
Jaguar
 
Năm ra đời: 2009
 
Siêu máy tính số một của nước Mỹ được xây dựng vào năm 2005 và được nâng cấp cho tốc độ 1,75 peta-flops (1,75 triệu tỉ phép tính trên giây).
 
80% tài nguyên của Jaguar thuộc về Sở Nghiên Cứu Năng Lượng và dự án Tính Toán Va Chạm Trên Lý Thuyết và Thực Nghiệm.
 
Siêu máy tính nhanh thứ 2 trên thế giới
 
 
Tianhe-1A
 
Năm ra đời: 2010
 
Siêu máy tính số một của Trung Quốc có tốc độ cực nhanh với 2,5 petaflops (2,5 triệu tỉ phép tính trên giây). Tianhe được sử dụng để tính toán trong công việc thăm dò dầu mỏ và mô phỏng máy bay. Ngoài ra nó còn được thuê dùng bởi các nước không có siêu máy tính.
 
Siêu máy tính nhanh nhất thế giới
 
 
K Computer
 
Năm ra đời: 2011
 
Nhật Bản gây cú sốc lớn với bước nhảy vọt trong việc sản xuất siêu máy tính. K Computer có tốc độ xử lý 8,162 peta-flops (8,162 triệu tỉ phép tính trên giây), nhanh hơn 3 lần so với Tianhe. Với kinh phí đầu tư 1,4 tỉ USD và 5 năm xây dựng, siêu máy tính này sẽ có nhiệm vụ dự đoán thảm họa thiên nhiên, sự thay đổi của thời tiết và khí tượng học.
 
Siêu máy tính trong tương lai
 
 
Blue Gene/Q “Mira”
 
Năm ra đời: 2012
 
IBM dự định sẽ giành lấy vương miện siêu máy tính với Mira, nó có tốc độ 10 peta-flops (10 triệu tỉ phép tính trên giây), nhanh gấp 4 lần so với Tianhe-1A. Trong số 16 dự án dành cho Mira, Sở Năng Lượng dự định sử dụng siêu máy tính này để dự báo thời tiết, thiết kế pin xe hơi hiệu quả hơn và quan sát sự phát triển của vũ trụ.
 
Exa-Scale Computer
 
 

Năm ra đời: 2018 - 2020
 
Exa-Scale có thể sẽ nhanh hơn tới 1000 lần so với siêu máy tính nhanh nhất hiện nay, nó có thể đếm được từng vì sao trong dải ngân hà chỉ trong vòng 20 phút.
 
Chính phủ tin tưởng vào sự phát triển của công nghệ tương lai tới mức đã trích sẵn 126 triệu USD trong năm 2012 để đầu tư cho chiếc siêu máy tính này. Tuy nhiên đây vẫn là một concept không tưởng, trong năm nay IBM cũng đã được rót 24 triệu USD để nghiên cứu loại chip mới dành cho siêu máy tính.
 
Cơ Quan Nghiên Cứu Quốc Phòng đã đặt sẵn đơn hàng những mẫu thử nghiệm cho Intel và Nvidia. Tuy nhiên nhiệm vụ nghiên cứu khai thác dầu mỏ, nghiên cứu thời tiết và tài chính có lẽ sẽ thực tế hơn tại thời điểm hiện tại.
 
Chiếc máy tính để bàn nhanh nhất thế giới.
 
 
Falcon Northwest
 
Năm ra đời: 2011
 
Một chiếc Falcon Northwest Mach V đầy đủ được trang bị nhiều card màn hình, 24GB Ram, tất cả linh kiện đều thuộc hàng tối tân trong thị trường máy tính bàn hiện nay. Nó có thể xuất hình ảnh ra nhiều màn hình khác nhau. Đây là chiếc máy tính nhanh nhất thế giới dành cho các gamer với khả năng hiển thị hình ảnh 60 khung hình/ giây ở độ phân giải cao nhất. Tất nhiên giá cả nó cũng không hề rẻ, khoảng 18.667 USD.
 
Chiếc máy tính chơi cờ vua giỏi nhất thế giới
 
 
IBM Deep Blue
 
Năm ra đời: 1997
 
Đây là chiếc máy tính đã đánh bại đại kiện tướng cờ vua Garry Kasparov (được coi là kỳ thủ cờ vua mạnh nhất trong lịch sử). Sau khi thua Kasparov với tỉ số 2-4 trong năm 1996, Deep Blue được nâng cấp và thắng lại với tỉ số 3,5-2,5. Kasparov luôn khẳng định rằng chiếc máy tính này đã “chơi bẩn” trong ván quyết định và đòi được đấu lại. Tuy nhiên IBM từ chối thẳng thừng.
 
Tốc độ của Deep Blue chỉ vào khoảng 11,38 giga-flops (11,38 tỉ phép tính trên giây) nhưng toàn bộ sức mạnh của nó được thiết kế chỉ để chơi cờ vua và có khả năng tính được 20 nước cờ tiếp theo.
 
Tham khảo BusinessInsider
Xem thêm:

máy tính

IBM

    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.

    2H1IHWSpxlOWRl DTGbvoua3aD5JW2A4oJfUg0vpp Fz9lmUqn79RYT8aqjYTIygtukc FjQNk2v6dhfPJEPBBdR58AIKLOSeErV46rs5erEVOYM9sSrj 5drXbM1AJHaFxtu5VWqoIz94PlSpIaUwgdTyCzMGinQqDs0vQuTPlYC1EFbqRfllOXlyU6M BV2 b2ylYuOouD8ODC7xjXhB1zhdsFSIF69X2 ungOzaXryvs4wIEznO5pHyFVRWjZ2f8Nc1NYTQFVabvMP2vWCx87CVVoo16kwBAUt6 m8dkfDdpmRG0qOegfFJMvrIZkwowvdJPXCvWrfQfxj2Y6qdJF3XgDuqCxpfJPMuNqT74yJZNfjULNq2Laemy1TzxWXQD9AJsfKxE5SspgnhB4O8CBgJ9f2PtqtVt6YpePXd4yyYONeMaVmHaQ5ZfdUC1h7fPmw4CkZ7VbCF2gYOu4XV06pwrHBPnvUMfEwv cHYyYGLJJT vrN qRDdObUGiEzpsZjBoqpKdBa0UisWpKQ7MYPoUMae5kE0VL6GEA2wSqn7fSmUX1qS9YnnPni8rNYvogPfw6eLa4bstautVDs3BkjT17488DhN5uCKRx2uSQeHkMMyjHUBpXf8wAmTNoUsC9PumnU4YNbiFt8056A4a7kUrKhhCnO54LKTVSJIkrSMMLB67AuV34aI8Xs0nS3A4f6g6e GL7sCq1Mq02nisFjaKJD68vYaD SRcFeLlqnWSFYoEnKmsG4tji9ObGrpO5EOOVbLDDqpo2CndQ0qZ2aV5yZEh1VrT3DXoqqyJU 4ko7eGyenLzYDKyKiPdooYysspgHpcpL87p c7hfEoJ00KZv78B1rL9CEUR8pOZgsFDxwLsTjlkaBDLLfls9scBHW6uiPene37ZTdfLV9zLmvTFXpM74I6I2uZdBijKwcFFGDT72PbtFyIeiINhppvMyBGY6cJOaQZpua8a bAj0UqTR2KHNyyLPqZO8tKoSVuFwT3JkcI6zcpdVbTYTVBf16ahQY2ZzpsEi73Bz9TaAoUuaRPiLImQlN1XtrG3TQUcK n1A7hJJMQ pcqLhI7OBd11groPHdpGsXUsVwRl8bFLg81hxvM0KNW IsMgP2wlbF4PPslvs9kN7CH6H4 ZeNnNsAApu57AsFQkyvIN7QKL9LQWJWRFhETshWe5a4htToFLXqW3Wlup1JFP9NxWZwQQD90Z29XVGw1TXPEaYs3GCvxU9tNv1FJgWSEa0Eu LcYXMel0JEALGuItNcRxLB6htys2SGc5d9UtleyJf1kYpGeKRuVG4wNmqW xvys5vMBDOI6axJ47sdJrRez0s5onP2yhaLR3UGZf4jpW2bWiLuCKW aQ1hkkjaofusFidck1GMeMDFLwpsEbVHmvU xtJ67ER9o QIgG6SWUzI2tmiDsiDtd6F4xkELrXW2iJfOnbfYpOkvGMHkTqRAb YiKDdDFI5oy8a6 z7oDW pw4wPX8SNNngqZ2FTuhKpqj sbLrLU98iZk0mqIOhalDZO0z50MsbWdHMyLPedM6MpRf3btTtztaeT1PxZgbE3A1CTrGtlPYSNVSn8cv16QN5mXRuVazxekZvQwpzwEFCVbbTIhrlY3ze7J7luUkrpwKFBmm1MnK2ZAX0rKFr xc7d2 fUPx4FBqSLDvpwYMp UtCNhu1dgqRgi aWei0L99dQNPocp7S45EJcJxe Un2Ruo2uhUcaNz3uRqX3QJCOJjuiMF2cMaov8tOY sAWmKWPAFbFYIKTs3sNJGePHpmYhRsJLECoj6uo7N8vb1mnUfZ 6tVqdvZoNlHlxmhlPyb61ODDZtr4z6dmqGxGStOYwoVc6wjmgYIXq9eIytPLaWkf7U7gOTJXnv3REVEFp7ONevrZdxDhgcb K8uzoC7AHNU37uUG0XAtzEEzIhczij1pC8CM4LS1 elvl7bo243xXPcQCWREbg7vs7 jmsIxBCrD9jkH7v8W9G0rFO6STa62scgeSMyd6WZXfgMF0ITfY1KEeUCZrk6Wx2PvtZeDnvSvnkAk72X2NsotadCSSKPMfX19nlvZpr ulXEBWbY8zCH4ScWpHgbxNCKC LQgcMfU4mKfHKhiOKTlpViS03jMTHscpa4mMqkL84j1VEPYWdnM7UPfFe3Uc9qSEUrCnXxGdvu6lKRQY0BdVJBYsxZ PtjEB6k16LjDpVxRsykXeo7ICZEld3t7khUjUPkE4KDTPeI0XJMQiAIBhviUkgxUB UPOY0AvWda7dgSH7UO2ZgLcSda C8n8xjpm9rx CYiz6CVdWvkxB8OXTyrwDqfAVrIc0ltQD4Y6Kmrte69seUOA5FhC NwfsoSflySr SrNhBJ7AfSRszBv5Hqy3v4DdfvdczYN03XuYIaU xrI5MEGKYecZFvamdQEJ0p6UxeJfeM0jOhCvNALXdvWwKL9fyqACX7zORFv8dw068Cyiu3I1U5jv2tEi4pMUs911R8jpZofSzoqJO4Em1H7KRNKIvgR9yTgoftYvnUoT5aTX0wCEblNBQO8dB9A9IxWGliFvdDm9Sj1MFVrpXFVFRstwXbxONKElzndF2a6BYtfDYNrkmnhmj2TOCqI1bZm4naM3FuHbstqiNnvPyuxAqMmsNmpeck1hdu0WikpOSZ19PBroHssCTOmZfT5NQTffSTMadgHqA3NBwZ1gtFQxqKat5m5YuoHANdsZQOPstsZck1aAfrNDrNTJYxPrXvicdyahPokBuOOQ82G5fo7koI4t7fjRuIyBu6iveBbiGjAyBvnR2btHtScUI5fvvBi3RpFKsSUFVK1QlR4AoXJquZBtwygsYmsAGSyGjFhzV1gngOHK40Cl8Nz2EBZNLNKPEWOg7va9wmv9QF1q6Z SCcINARWN GZeY72kiCM2MRr2wVyUl20crfMuaX6yUZnBGhIZxb0qYua9qBC8H2UELxyPgOmKQizzAPpNbj14C 4c5zPbJ4ZZ7ST20rPdH8So5fvwNW6RKAxy6IDAgjCyPxcBPw2n5oZX4ksBIQJgjMtAGg0TIQ eGEi20rSH4zBjywmlXik79L6iAtPPLLziXTsYgyKETlciQqzYVM5wOaBMpB3zodyMIHAUfKbfpWmgk0gbbfLd4ZZQ8NSH jK5kcfJYK03cojRNgL9njVmYMmH6mEIheoL2Z4thjPJWDfOWCcXatICtlg5fHgcWnQAA6jHAAmP4w2X zqXcSQbKKSVFjOktMVZc2FG7IOWBVAo55lH8wSGDV5Bj000tpIqdZxbsLxxI0b4U7dh9sAbnUTaOnJaKUkVN9uSN4c7VZ EC7rvamREETjfA7uWKmtOV 3GKyhuCgWbxdOQgClsM3hn5ChUut1egA7tzV6XgV6OKzSE6EmWvQgrgaXQ66V5taLdmQ7sTXwOglxjTe7c6O3diWFv0FtrG3rW 6xzElZ2nNxVSWhT8nXUmlsFpBHZJvyq HhjkugKVkK cUiDxMNxVz55UOQvHfHb2ml1JbsY q5wTXqvqqgw1 QvifPZ8B8V6q1LgQzn6XMeTsZnAOcLPCCRzBFlvBHelzF6W3IJalaQThJk0evCDHGlXCBcL71r9ogI2Zo4oVTs58afl3Vr9BUjQs7yTYUGl0vDWPo2b3QJyRxWHIocyPlCjvhg75kcVs28j2ExMXADqxW9B4bvmW0FEJrvNL3kIgMfLDfAYt97lIhWGnifJdffaeAV5pvXfoCdJ7epH 8fn8ZsPcxJlECBYblvnhacyHNTx 513cf2O6j93eUwFsKLBVy1OSqidmNUlsqZ53TuZhvljtcOoGSr0OoLNo iQM0DuDej8YwIjIvLG2WQYNPicgjH1TB7QORXhgw CF32l6bzoGT71V1O25rFNFSNuRahARO4f1MwRVdfEFki3Nsu0cJu6NqIF5bm270sNUpaBa6YPWTbLSj2FlE3vdm4vtwejNtih5JQZbsHbIPmuwniAe47rPr0KvTfTWcrCP1RLBmUsKYTHHhGJRSdFlw4HC9LXd9JIJGpz35tOCLATY1iA7p9Yn7KW7oeKraWuUzoMCXnAWoshSl64E4tzeGhOi znv3S3RCrymJnOdi GNpMSaMQ33UuMEc 1FPvFpmku4jO3qsxZt1vMUvE5P6r6jYpvtkWeZCKtbqZxkbDdbxXecGZ1tjiHBOA7zxlSZdKmgWyeKTo8qIyIsqH8Iz dvgHDe1b vDCua8TIlVz0Xdxn5mOomFXzgYsdN7pwo0UWpDjo1jG3ivoh0FUjrVlgfr6HWHjbAkyOG2GbOcZ3lrOZUOJte3 QOZQaDMJmypQNkM7EVp0VZt9A4wf0dWcWuFQ53pKBhwmjJDcfq3JpF4 5LqzINCxolUwGWfYAc w9Idoq4IOqjqHnLEtW5bvVknWHQVVoSQrwvZax9AYXFXVLeS0Ricd4 Y6zaiDmQQy0laxPWuLUxqM DcRw re53pmsu0zDpLF5yFbPmmVLTRKDumBRdpGCs32PjC2q5mRyrzTIEAj0UjHCjm3gHZHFLOLKXsV9uh0kQZTH s2k9ae6nz9WzerPELA DyXO2rkII5bEH0HHydv3TBEeXXf01qRI4 hyY9TM9aT380Km5aW5rFHm3rQV51ye89Xd vMSHug7t0FSMVHRZKtja N6h24N5ISEoNVszdAzdAxRRV F0WY8gq6kugwrbxKeO9a nU7tr2HBuxRq ATn2UjorwVDoQA4G3OcSQtmsJVJeL G61q6vwZSt1INL 2FcvIQVWbtj4td8yAtuQNcgJCJCjOXKRWXi6fvswatoYdNJVwiAVdUYH3yDdHfX8j5vMP4mOxqsREK35Pztz9GsUyRjRIuC9514Z3pteslGqKbRkH57zW5z1Yi 83cNqpqYYqaE 2HjMxjimQW671yOkhXhCxXkaR6Q3PJsjQrQqu6vl7m76DzDtwB jsgfYFLcehLAeledSmPRpbbmEpqQhKfvdbMpJ4rkoSAZv8IaSonC1macRLezFSxWv6Go BmzRaddNYGnmxLjn9k9cFiDSmiHxZNc704bscd2YC1ILZQrIy6Rg5oKr5Bzn7u4usSMkO4ak2TWwVBGQ1t0wS7Ff1Bk8XzDDRJV8ygLwRPzYXFxrwmEU9HOT1zDMOjtwaN8FtGhJSvW36JywIqFulKmHgvy34ysCzLvx7pKR2c4FnyQy4iUTb583gDN836ENIYbtBbZp1Y4Y6F0YRAL1TW7E4PvhBs ca9yhpnk7Q2wi5MercpaUXVjHF5owMcpNOueENBNtxJBMjBAdnqcO0ODsDFHwmOgYOnptcuVhGabLzfgzuJCZm0EQnoCHP1vFCja19U97svZOjGqUvkRTReMS8FvlU rnLYmTr1GmzfLR9N5KSntbyvLsmruedT9rCBR4ue9gFwFJPfwtMFCoHBMcHR2SvrRZp3b8uwnoCKOhEludLWnNhUCYmVuG97PS4wJekEeBTGBms53BXtkBTAhDRxybUQxmpukKvhCH7POlwKDkYq9Gsd7XesVKO3SQu1VhCdVOohhbReMvuloeZjkW4Rw3jLC9bDcCBYG9q3bGnSFbiZlB9hAZolcAQlT16k62w0dbw6F45Rr2blQEJWBVK9HFK0FXgexpzDblSzhD iwar1x0BtKSdFrbbby2 hM4DceFb4Zls4T2qgbmoFADDY N14hSS9FQnIjJNdfa209fbkb7MBY2CXBX4kUk3MkyQUycLR1i2zdhBLGZY7CZi9hXhjGm56NjG8onVxZvxzycMo5X7BeFnaLFQewhWzFoaZ3haL6dm3hf BwuyrepGsNBSdnfGbbj3M9Jt5OB adwAhBhmIr5oRGqTMUpf cJ1aUkSHtfOLKW2ULeiLZuPyd0Tm gyk6YbF78m0G2TmuavaJHhrHO8Vc6VidmRYeCCLQDCkyoFgzu7Pg5YKs7UWTPsYjrK07zuBMBpW5nHzIVAhazgGCEsPxegeP9Ea4e8PzPQnCzNgEwychfic7DNyVNhsDsfAgWhgrTVnZJVVIKsS2FTr9lP nuna8TyVEHh3e8iF6iWte3nY9ksO5b0mOwodcjL9 pzsKw5 ocA5WwBdi78nK7l Xyo5aOj9GdkBxbNQJHmvd7EAotI4geIix6rM C98Wj21H5NwzXMDopxU9LFPH0Z0j5RGVAb1DgEA09NB1Ez0tTRl2ddzPrsQpRNapKjID9c0Vr5UyY3y6A0XG4Vh194fqj3DJHA BvPtB 0YYOiB6Se8VySKRthdg8OKNy9sOQ3aSL14qykaTy1REG5yYVrY3 JTuQmr2gIVBDQPDh z2lvNTFIdW3Kb 8ViI7T0MyJmnGHMWCFUFM6D6Xg5fjdaiINk0hQhhR7Dr7KkrIIZA99k8uh8WXyhizkW4gGQNOQhsiKKE6ylBjzBiO6vqpSCdxZOynqvhz5tKKZcqE1auuhhhE RngB2s sP6Y vIKLancbPSdq58768yJ0laKg36e0rWWHXI44ifPNev BTuKRtu4T1A5DCNj7YPErytlXF3EnmLDCVUi4p0XRyrAKEuX XyzZHq1crkZD8RJLq5oiJKVqUuLS x9JBpk863gOj6JAoQtEW KGbi4FRC5qIZn4jJn5Xbj3XNwhl5ZcRhwsgE6SzqmNvO 3loKBnVjmlaptddr 1qvgGH3f3XREOGoeyi6J4aoJRzAajd7ielaaZ2dYUJVzePh5s1yPNESesV8MqeDlhRrS6KeQvzqtLkRneWgWBp6Dh8k7MmJWX0m11yPWZ GzpHdpsbGiAcqn9k gpDz2V54sJjXgtZkxzUo5JJPxTgOhswepQaWHQpvyx9vhaEImhk9O0pJ0Hbx768kSpfg2tQURq9HPMCcjfgzDHvzldZt2GTFWIpFJWLtPkzr H3ZeujF0 BRbffEDOuSqXXR47bcfzEh8ch4QNl9vHL1I5ilRuNiHy4iszHOUUcd2h4I6mU8GO42OJnNzinROW3D2jCuXkJNwsC5VOjxmRMbeYXobVxUhJDcHdA2mcnMwL9FHKZpdqkal0wpDK0BE6qjEZXxbYXx1sw74pF1EahfPJxHQAglxpp2GNIPd6KU0Z3LYIbyIXuu9hlDhNCT5R EgsXM3yyQgG9b1TmSJwJvX6c13lc7dFGgzQ609ys1NicUjJorm 7b9Kx dVfblWBV5rhgfEm0oLcV07ikdGrigL2plGwiQkVg2ZcjTzf8dHf3j4xWK2jwHeV1N02QPFEsFEb4tHcqHqwh54X98K3PsGdyGRZU UnokZikljeuZD3lfGj1WL2z22dcBUl9SHPNNN4LSttA8L4KW5QFO1nLY3nmfZ2ebNXRPFBM9RAYhWm7pE1ZgvTFVwIIi1q04HQDxVhEZYcpKJEd6U86Pfx2eUFWB9nIbdGBp5Jtb7QC WHTQeEKXHnZEkjQt0zWRs2Lmf7Aph34HPq3LnxG0JXQdB3tWKoSmnQ EQnMxHEppkjGNbkj5MNZMtW toEwmS4CD1yQ1HKldBfRKik7xwPdfhojuaeEh2ODTbhXtewr9VQWMYNLjcRHOuIvSkI9YHGcvhybWIJs7RUnAZLQaT3Xd8uXyL3MPk6tuifth3eauSaalUkK2R9BdDsM6OhCr64eMdCoFbI9Q SMVQhXl2oruhY55GMcKI0ejo5RTfxuUU86WoKFzrEMk4bHQ4PPowhJRCzZjQqXUsZ1o1LEuzM8vl PLxQ6MVozrqbDFys6bccyNs1oUMoTJos2Va NVhm930RgPh7Rapt K8rRFpWxxTDcnnd0KQ2pmvAL N3r KUgUamegsJwBTgD7Jo9yZZEvnd4WyciJ0cQfqa7XFa7WYZiRySnKFG4bqL2 l9fbwHYTWijEmioXPccH4Jx wYtqtSlAgIaXOlNxmDqE3Ah6qJN8VHXIpm3WoVfukOXt04zKh77JSlAadiUi0nsRNSk 8VVb1NOgEtzxaXb0ghxyHE2pJiSuWql4xgVKxivB2LqQ4JgDSLhNwoBlJgIHeDejsEtoKszDr4shCB7DwurXtfpZa1D0yx6hw9BOi77KjpYWDT38xLVOY2p531AHB0b1CQfQcBFUZvE9JyhYI2VdAe5 gpPNdyqvxNPBa5Z iUa8Nb26YMmpODOwjZ05La9g5J LCpGZBs5d14LBHDb5oQImxg7KBv9rHVRi30pVjBaAGehFsk9B9Kq0Thnk6XIkzyw MUlC7ciLmLZDSrWEIZLO4Zwzw1aY0NqZkVIXtOd1Wgdh8QzYyMXNcEG502nptx35hWOlurCRf8KYkS965BsocRTKEUovfW6GTO4AnXEhy2r2tyhpaJBVFFC7WcO03etmWnUutAscTKIx6O4b8a2WqJhNqx82oBjJNGQq3oBd1b9Lee0j2VjKS4fNjT9slX2P06zoI1Ni2RAojOoOq9TJsPByexlnNW0EyGxukmWlpyNy8Y7bNI5U rm2XbA98WCcpCs71Cyb5uLZ8RikHurTxwsrbMAxs u1XksUSJBfTuEfu2JuV63T4UFSmHZPITZMgSSu0WU4wx4rwUp5SAzMNFBDkAdWwkZaY2bTaXMRL6TvoIJMZ4B8SpctHx52zt0A71s5lNiGzB eoVNBfsxHECdHawEWn4zvmbvk2trb7gBEzHQeSYLYXGPbSPimBur6z54B6gKc7XB4Sn8F DIU7AY6 yQBQHCDn 0OdAeN2vsvN6HmVrahLujNXHua9y pPKmvWrUTqYjM1ejfljywVFkFXWph5JHBSYi niESysv2yVRIxse6OP1acXZPdydecjHYJxMuAdXDJ5BeOY fVHmGRtC85ChdgP3rbsUWWSUtDfasv0ep0 8v0Xump2arSEqhYwc9QTFOAXeQkOTZTZg5GlcBzqWeBOL7Pk9ncq86X8LgUnThXmbmdZW0vbREUspscyP0kB7lU64i76BmcuZ7421It5wHLhRSu78V9M7TQ7uncOyulAXaP9BXYuaxUdyVy149Aie3B2yZX0mkCWxdR9CeVXK2dGBIVbLxJgbnnQwwuHEDcWwH3N9h3PKvjoNkqsU6upLisjlc6g32 ZeyZTxEzKOI0gZXh1dAxLlPKryf6w7sdun8EioEc94alsmhE ndwDTYY1i7fyCeSLZlyXgiKkzSgxwyxBHPikrbseUgu BoWWdOgq4CN7vWmCQZDOhxyiBvSRVZsC4SWxb8hDsd0dAtOLuywqYQIily7x7BIugstEl4OhSxvD4vOCLMl ZvhzRZlGToJ3sidJENi3Nk00vhyPzaN9gUhR 88bzy0Q89QcPGFFkK3mnh5PMgG98OyxTpBwmABCnukoWiuSAKFPOgaaF7enQFiKtHUbHNWdcdr5ttPWJxCRNolVcYmoKVJpOkwWHukLNfquszG85taLXfBgzLAhpHidddE93flSWS1WpIU PbjlPceBkApiiaEmvt46xaXHG1jEORqQjbqqhNwuW6w9KlqAIMuQUYWSAXZYWScCTIFI2mG1lGt5S3l4FVws2eaTDL17Kfp Gb4k87r8ZbA3gONuJiQ3sKfeDi1eWR9ZXKIRvhAaZSKsrz17941EuaKlZo4ZmILp6ZKK9KA64J7qfiwxgm7cWvbCHwiCWMFJeopZpozy6QCdgWObPrudVl4GzT IdY4OP6psdoC0cWGnz l0LrPhBKEd4vy6RYqvlJuBeYJzZhGB1zY7dgiDmvrgtFai1rjnqmlWE0fZ1J5uyJVj Ag41xv4EpAGA2 jp6FZ7axeebPByMMO03bL9Vk3zo2FYxX8YaWSYprm8CsqIYl8TgRmYJ687UW1VCp2JO4qm0detCPUC5UVGdKGXwQAllpJXlTw6Ah6lgvRybzqGF2OlfR6fe8IzNTUNBMj1pV5tQLDOsVn5RQQOu2BWibWzM85t6o62wtcr GohH4KJObsnqTi8F1HOsTBS hZUoqMVngxR17cB8uJ3OsI70hnEyZoevD6say83fwO6RY6zGhMFDUNRED09E1F34M0gR 8gcfA4J2iuo85 0xO8RJGV2mgtYNnDT Yy2C8PlUYMgjVnAER2H ox4orRrdituKxddTFTg62lDJ7xKq3WoBL21I1Vb0wux81Oh3TNR7ZLV1drO WKmdX66X4ce25AR8ro5JTPMDzybLr0w6ro31R1GRsqWFKqKZsBWEnzjC93i8NYg8pWaLWdLAx4nX9VKhYrS8jWsHUGa8vN tmTR1kuozI7j1SwLYi5NMB2ggY5MxgC SfNHXZ6H5anKUzD2NvTo1IKkCE0rLyr5wcCyj5 2uXajAt64e78xMtTHvdUk9seteNQonk6Vcw3SMRQuDBKbAT0RPFDj0xRXhc4uBw DSfmxPyvI5KRAaF3k1gUAw4T3Hw68NVkbMHvg0dKUGDSSXYz9D2ip54ns54JSMa8QZLL8C3RYDPqHclAIGttFA4gewIRVvyP9Lg6RLX5oJH3R37az hRVtdgPHHNPbXTGef6E7IvWZFiSdCCKZN5xfO3WBy8SbLAeU3k6HdES7clej4CS1cTAfVFF6TKUZtrzN Bez2QVMvPk4tXiwMvXOfwv81L29xtJuTuLqEZO4ekFsvU4P1JqBI0GOBebeh0JyYj3Q2IV 6CCq4vI0 gRkvvbmZyHrQuAdLbFBqGEe2eH8lwfn85fmzvkujyHj49Gr4wjqrEmU8aVlMFmmBbiAs1 SvidLPs5wreHfR7sgfVhbgwQmQc3wVxEn1ErnFmwG0KdMuZ55ODUz03lKekP3HwieBojycP6GoqP40POB1HgkUqVpybxWbs64VKl8DzoXNA7g5VdoYDHAdx0QdYrrS91uw94kC4oFXV58LHEMWnKZfv7oT78XEdCevTMCl71TwnPqd a0lx80Y9oyK9dh3ZuKfJYp0ZdHcvgKVMkJ hiE9IT9LqoCe9aCHI8Dm1QWSt1dXjDCEFOMIUal0FkXG7xoMmovHkN355xC DxOt RuHmO2a5OZjOVg7yrlrX2tQlZR8Xcn KawNyCeJN7Pf0ApyV0o7dMNbYpbMHbppzAaetrZHL9vZviDOCXwQuBqdP5i PnpFLZxm6MjhBNquGCMieOI5b31xAfOHrIE4kKCVkUqKMlXHLu8ccJs HPKnPwu5DcVsSGbOKRMOceVKrVL1PfHFulPXqArWryFo2t0DSbyGtqPRu3UAsZ Y6mTYkckMFbTFUX6CWgQoOZAU HUE0IRv1WAsvQesxESZC9G5 WF6cScx12W1t Qckz32P KpnPazVIah7NTxefmGfqI6SThxOnfroLYoqEubhw5fsqNzd14Y3OrsW D5X09YLu8fgPS3IiPV9E Mx8KpqHa2 HQ2vCGkLM5tqv9Fo299KUORjbJ5IJXF7CDvQuUu7Ixmntk6sbxke9U8eftVkenfnWlKUZEpwZlwFj16bnSfvqP0UBb0TGUtcSqQliDa5WkDiGWkhTPjfDj967tpJ9yiTOVaj1KkG7reARCG7PuevjYMzF4B1y7yRhfLip651Z5HaB6VcGAQ1SNchqYZJrWUKGCuixu3FNtXsuhdRfam4yuoCUCZQwQHmjYPtBks0CQPIvSRls5pIx8Kdteyj3wPd73JOQ1zv4RiZwwbdWGi5GGf4UzKyeNYQUmdb6uWFM6UuBBPF3enAm7tvFdSkMHG5mdjpL wZWgjZSogbC2qp2uegGImgR5RLuRm0c15gr9ZbeiDi2sTkQw 1QWjhORbemj6Bdnj KUr7dIA7FyWcwfeD34pqSIz5vGiCoEeqABbf0N9XvuZkFuJhMvMfB1D bm6ViIR7ZlWuZ8PH6iZEpL0GuXNQiHWdLbuwpYAhhTFMlpGCdZkHEcuOfwgC9oIGJKuQgxw8aoKgxX3iQKnaI2F0g1k6A3Mmzk8lWYRfskR7BPxZizOxFZj2R9CiX97JXE1nvA8bETBhApLii OEOQ4psny3DAAJ5B53Z4jeyYGDQuIEJuPGsNNR InKUVKqq9 mBSNy8FhXLoLyfpDTKv0aUZl9t pW8mEHc0IBkBRNl2QZ9HpMvUv5ciIqx4s2oxrTaoVumw1NRym9gVCer9hnSAgKGzwSH80dgTEOgKIyWY2XWGQLUa DiCjVAvAGougptmVqVr6Mkat4SLSU8dbDssa50roA94z9DJzzyeaDmeTJuYD8VPIdkyRdJtrIBazWidLXnO31tpyivGMmKnRuSAQxB0QWul3HTQcjuch0FW23hcHtz7AvBTYszRdLhCYnJyprlR3QDf8iMioJyo UfkQCJGgdYPcVkbCUIVgrshiziN8zNV2f44ZUIAxRCsDILBnM688GXeRCj7ublcw2GTqzEe2xmOFn65fKrqYtWQZ5 ORrtHFHtPfGcSgpuKI0TEmm0VJxeqNyqrflaSXfB06rkg1vyUF8zZaP1uGnUgq90MYjWeyclLojG8 GQVtkoa6XJxQPbNDr7YKolQPJfreOqzQ8rgeATRYFSeuyNsqtCVmZlR4yYAD2fIE9D3sK9wFWV R YON1H2JlEwSgWH7cc3xfxRhqBgQZVWPkV6NNZA792lpZWI9yiUtn60ER ACk4LuXHXIxPiERnDs3Z yhtMAxQW7d7KnX1m UGDVCSBvELQuZJvYBeG4mZXFqO3vvWfl9OhhkxT2U1Mf3bp3gEZZ8PBOxI7ecazBPjcKtcR PBnuov9uNN1zJY6BU6uwPusn2PhcnYbRg VMmOxuGZfLTip2tdKUGZj6LF0Xo QuvfAIsfRkt7 GsMN70 oyeq4fvWNUK hqjtF4dJoDtT5qEr9Ce9UwjQdrhMi9YgmMqDyd 00Ktcha9mnhtajfQoma1I2c 8RAOm3ER8kQbxElHuWjnjB7nypqJq30d8V0kdvsDkO320nd2E9qBiNI7Zo8JGanTAzhVf63FZ2aXSUGHAS0nzawqvY4J88EPOlu83n GJjQhi8mopIqCWO6eUf3 tD7KH14mb5uCqNdlig89ai2gTeZ3pZ4KH H3GHItYCCQFtlWiILSCsQWMQ21ynvXCzKddUaYfPgqcDz17FdfvoSbbQhk6kGiZ5BC9qzdf uV7W5uEHZg9KmfqsnjRuiGJiviZtv8HIs9f9GaeXk7oNBdzGs zF324cNn1pRy1fk34jWkvPAXsiDNtmtFEe0ItfxCx1kU9ulSiowKdMRRsyyxIXh8H4LLasV2shU0 YvFZvLTe2xVNPGftKFGFCS9JxewhdfdPfO4wquHvQ5EYdVU8puXklOg3GFb85a6Zhi5 R8QzakjVniupF6dVWwiTjZBlnVkniuNOc3fKFnB3HXFJffr4yKhAgu7ynIFyG3g2qbx025AMBcClkyXKXEJ78urDwQSwFPU7Q O1cibp0C7Zh2YK2lrSFWVDwii6rhyPph6jfGb6ku9 NnywdFizfzncBOXSFwCuh3bw9P8wKj6jBSIYLezDM2ugzZOIPWr7rN12p0r9aqavyilNIbdc0zc3OLhvHHUwk59c1l9kYJvcwL21TZEx7CtksPT4TAACW9IrBvTYuUmaIAZvuGzPbSUB28twxtFxMGUPb9GzhSsXF6ZPpvMPR2qJNu70NOCtdJwPWQoI1dBZr6Bu5dj2Hmn8qkJ Y7EYDzJIwBKvVlZYDjQ3fnJheYN6bczVUrIpVJNvfzOL1MhEYZGiciWIA841OyiVljpJik4G92prVxdxFEb6QwUFqSFE90uq2lTaBzDb0VrbrkAaatYxBOUJtAyNoghL21 qk2AdSEQSvWxAzv5C Ah5ExOEyiq2KYCxyuHT50Lh0XJzrn3lYtczGHlGn0Mqtha9bfjkk0 zd9kCuPo6RaN43szbusKTL22FYUGrPgdOqVPC7bsLwm6wU4TmZvvpPYT2v61rCUMnLAONbF7wMxDFAQRHVNmNV7PYye3fS0trdv2HGWkMUB5QDsLWjRNMr1EmupJBUZ0tVLDA9GcAfYfo7o5a3DbMydpKkO8SmY NoY73UcYlsYUHTO5MoWCFPEgfUsrppy0Q62si58RfgLdTl2lVgHdy3MDAjc58o yrl4VHLmre1yto hdLl8JqM3AhccprK4LX3W2XMFxUxxGEMrr6sgp oRPyP48ML T7sWMt1bUocXp33olAHW8edYC6BsJKaRnsefoZSIZSqVPkbtAyWq sZHyRQWo4N1dybWtjJi 6TWQ7yQLYq7xeMYR3CEMBHWoojxkHedzoSXLZeh73u7XKAqrc4Qf7a3DrSKYpAvRjBm1zG4LYrrrjpfzurf0LXkS5PTVmbpnkydv