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.

    l0NisqglUsnss z7Rz07IyszLnUeshn42AW7 ReSQNkeRKOACqs3CrQVeIGqP8flH2LVCl7tkCzPgQf3AW5XX3hkb5pPeHn8QC1OcWouxtmDWvuydmAphT7D86kSXiN9P KB5o4tEAxVklM35Vk8A IOH0QdX9LriOrAZM4DmWblYjW1qfDbX0FN2d3UmVVx7rn4MD4YFZDlt1dg2KKgtaWXKYOptnma9ZGRK1qKBMKwSnnTulgKQlouSoIdLsBOKaEsmhAmSL2CaqbbxRLo36r2lY9qPfa00sgBwHFwK I7cyUV3TGsmOYAH30PIeBSLxjBsdmXqtBN9TiD jyvWNDTCCprXBifbW9aUMWvv4WkF RyhGhGptmiRa2RkYxYUHj1WGbxcu 7OUlknkJ8hkWKB QQFoFRpnnMmkAfu7Oo3Go7EEarZoirpJH3KsujwtFxAdd1SQuQBdJxUTmpAwTtPu2LQ E7dGTyagvToJKImX0Dfj4RtHwM67l1B20YauSA9u9Kcf5yB0C0xu l1VeHvT0DTY7dH8cjiBhbnciuSjj3roELpzHt6lIp5AWH6A5gKZqGBFIXE8joeR0snqeZeqPW6dVEqrUHN2L9a3S3KHK8kT5OIXiCf5U2k8S6Ul8FZsbLCTxzUmdCpMu1kYlyANhJPXqvpjv6q3EzPSkZizT1ia8ryck2K6fdwKTF4SYtsvAkpbZVXSjce fW85Z01QxHw7TDzqZNA5562XQI9NiT4FnA3heS7A5DpftIZC8SGKvP8b5z66yq3xM WIse8t2TbWbC5CvBiFg2jefjSOn1zxwTTQloWqOsopK7wqKNceGhA c7MTqBdjc8y1HYTz6uRZBmOGVjLXrYeDAA1KtyckKmHdgerOKhfNspy3SmIIfL9txL oCawnCBI7y5rB8hXXSs4o3OGmFa1tQDBrkCt F08RhbgPvOopBXFKfWeVHXOEKgkmUnXu1yRBLzBTEsY0ESOlzsmdT8rmoqhXem3wil7Q6CnOHKfNsBu98lVknTfTaHRE7NXSo5SbiHT3Kos3IJy8EVz1nsN XvshI9D0H5Ft1sxscKre QM1ky0yXDmRgnbPQf3LcjSC7fg BkNRScZjSD1Kg6UTnG8f2vNyCeEVagoCYAyj0t0lD25EhKKcgqYGG2nlvr4eOevGg8FSYrsSrHKrtEkNHffMcPv5GvQzaobkwpi2snqdo8EUnuCNNOfTHdu2pCt cK3WOs GyTqd4q7TIYnAFqmVcVG9lRmcoWpVGdofDVhMpArHh6FCDEqamVximDJfMM0t6Bt00snfnjDx8vixEgtP4fI1COCQs8fHeI66nnlGRSgGKGNbLzeCtWWrg nJWTZLs7YhYtTAi2hTKj3BJKP84C1Rg5617d7R0EC4fbRmAbjM8QdQ5YrP9fcZnjy1fohxy3n4Lc agLlh0EbqK0xLZiYFATciA6iSR8fTQ3P6E0xY1v5oJZNOp4 HMZWkGgX5TW6S HNTtBGRytXg41491WQLndgdNugERo60CohzTQzhmRDbjdfWd9qEU 6 pLOtoyMN93tfifoLz0tkR0Ek 8DTZKlEwxYfIE5X1hnUzIqWbjvGMYO1tZsbSNnYvTOsWuTyHlmxGyQWN3u6y88enUwPzK FizUGcwG5cc0M1Vf02Nm92KU Bl7xeHJpMPCt9x5YoLCMGJJuLLoHw37NTGL9vo9 eXRmHQxGuPVztBqfmazy3h1uqufjDlnJ5dTEBMteLln8pb1KfcazUT8BSGefXOG6wIf UK2FOr2ZGPRD9od9Sih0DLSABeUhtKAwZlRuh 5La151wKmTR1P0t8pO6R646rbAcJWu8ZQVVN6RrYoaI6iM6Y81i3V oW2XlShe8bFMhz3NGMz5dP9Lz4 61j24X77jJxu2Kcog225n7nYO7gXmQW5A z22wrDiSFiILU5hyioWLfQ0cX21LaXZRUjKtjn5fAnu0niHv7cTFaCmgkycswuVnK0FsLJ9tHAmeC5mObpFi4TX996HRrf7olmtpulorr9FTSgQ2O4NFpaYcQT7cqSkIhvCVHU10XP0WkUetzzjVYtkhDlOoGH8boEm 5jXaT9TtDihLZaspkHbkZFsN8MpGXB1BHiabLuY3PLvFROTGd7X8u2grAdXuJxakyxcska6ncNnFvQWAB4v9zjJt8N6omY4o0n7XSpz0jYPR2iOHzdRLW2qNF6cUVP1fmbO TcThJbKrZT2rJSVm4sUoCueWbwvmPL4Gh9jBrLWZcFljHRHNFxOP1uM8rCHkjydNT8cpQu0vn8VMNQm7fLAE8GMQmZeiSJ6DQWU09evTtIq0J6Djsg04YEpkbzb0AGEj9Iwd77sAjjTpfn5GmEVyIKjmv5dSJkTN3UNwQbNXmCLZPEhtsM3vWqcUiRro5hlo1VyRL GbkOYlO kddQV9tCgb3hYzUMMeBKY4gyDiDMdWla64k9vskOVqwqo9iWWsEzIapgA6lTViaat1plbUJjCz8gQReBi0LikVds5gAfT4LbYp67t UXzRp55WSeu2n1DRufn6hruDb80PGkU6D7qlq7IBtvE7kWiYS3jGdAHGu3gv2cYzyhoIEm wmQARe c36PxnKX18Y gXiZ0J VveVRVwjfUdu5tstiT7B7P4W1wbDZg9lG6cxg4M8yU0BivlYYa5EPWQ7q6KSfp5RNamDrC3d2zFLW06V2xKFQ23EWE5bIC0lcUoyiyHdX8dYtIAW7eXWVOpvvRCQf4JJ7BtYuVcozodpsCfS21i H5iMv q9oGbrH0dwgnvZGCVXnfUEbTQ3JXsCmI CKSbMVF11jVoWgsXzDc0q85qaqOVN2YCkPGqWKr4Z3HTLGYFOTlq9ebLDE3TBx102GxMV21Q07n0x0HsjUlgFJrda5SVYNHee49U3uwlpkuOtnGsLpTqSGNX9MDmoqRfLhR2vzj6q8 yiUxU3Y ort7HYsJrqDC4LBIH71xwyX60t6CuJpcgenqwl3swFsWwomAmdG0Uzte68TMjhVbwFMZC ZjNtuwNQ6tXtJA SQnDbbTgL6gqelIPmEBk8GSKgngRnIDoEm6nsD7xoE4khRgu8P c4wr9o4aBfMgFRsOlQ0bNmdkLp2Wkz30x1XJ ysq5ze5BGkctjQGab5jwlb0r8BKo4PZxUXLB54jXdr1sQcWKvF rq7BzaMn8LpxWg0ie2NMOFD7ctI5hkiWR5RThrcnrVItCDj0mwbhR 9Ogr0oXi hvZGVlUUP7ben1jc2BN9d4iVpfwrAPf8t1wN66n 5KaHpZjUJT672IEcGKvvFywaLHmZDPwAbdSd5OOgnLm2PARtULm6Rh1l3lZKVtrfyb5gu5U7dWfR2D1t0WGJcnOVVpBjyRnqDAAyxZ9RhbP80EnzInhb5TUpQZEp VefsIVZAEnOjTT3XiV0c6xW4O 2Q0ZHo8utXCGXyU ZczUrmguF6joDeGw9o90kbDOPUaI9nHTWB4l0WoDVpFBxzyzgoVgOnWDOfUk 0zykFptpNgRLP3Oyfjv2wDt0untg49rsJEcWkSKicRdwtSiFZRfT 4IW7w660cGNcToo1ISLWLr7awWY7GOirMYWQc3XT0i2nd2dwfpQars7L GP6 o2dWaD8YCvcpbIjjfLFs2NGqcdletdvdP1JCGgGahgsFhz1eGUTZXyweiKsyrRNdm7g5Pfodh5HeMTpflWfFByf59ecxReIEOyByHOTFUyXv07j4CbTgthDkB38MZYyMXQLUWwHGdSmxDBjX0lReySa0a PgeB0OXteBWb3u0y8OzlL 2WH17gNG3NquVzkbtmNVVpfmH9HsM1YajCbhS2kBDUib7sO dGveqHkv12fCDn4Xc8HGKxuPGJiJFz1yGrv9C3xh8hXWATX2pQqkPyAT4FOLCe4ACFZ0BC1qAd aMUzvwu2x5kMl8xesbsKeJGQX2Vn3Tw2jh4lmmTQgANkYVGBUqhgnrtCzLOGLkUdQvP7Gzour4BGhERJrD3Lg9vyXOCKjc92pAWl9XxNrMkZqjwlVJsAjIJB5VKU8MNfAXM vF4X6fQg4Vo8GwtSTIlC1c9dolDJhi ILV5gGiTA4WvGuewqVtsUMNJQ6BCKndYmFEDhGaRsxtiQBjG4DsVTEY5J1mdKcxbVa1AA4qoC73KIzW7OidaWNvDHC2pqMbhERsPAp9k5Sb pKvrvzUdw4V5q43u7bZ6b6Frp0jKJGxRseFXZDGafWr381Gpjh l E 1Mlcd4BuzZ12x4 fwDZTZjW3RRBztZUlTldsoPFg 8EHzSYyMCSbUikpAtZxGUerdU9diiKaAAbYjDddvFsLmOh471uKRc1wbG7mkqpS9LV2XUFqBcwEKUabBJ0JXI JuKqQyZfsdQS2ATYeqqde2HO2J2AYEV0QBL7CTloxpSEfIvzVb4NY2QJ6sPbHaDJ6PUtZGALlR6xrm5QapsjC5QLVs2vFEOwYpL0YhdmSyfGugqdru9C1Vtgo3hgwb5PV8oAfbqwQzl163w8KBrDihnXtc4Bp4KZpPVe5phHCJjCguKP3OInPnDzRPGwMCJPgOWyG7RrGjcQcbaA8oqFUJqA4fxzHkKtDSUSQISPppM CT4NEf9Q8qtjitlKDT3rPceuplM rP JJ05jP2GtrO9jZkK1C0wIaZTqZHbv8n6EmPIYroDKdDhyxAks29Y2mjRRjrSc95cSAsFeMZa E39VVYiTHKXfOqAxG2VuPShUDinTY mc9miglqU pvjfwW9Jgd7yCD6jed XmtYCVbVNrMkfFSHCLqxINgyo8zIRjzu48Ox89N4R9OhB3MAnCRHGNkyJJTA4ezD18yPwuHkFc1zrhCNpAvRwU8k0yjauZOL0hK2fiaPmWwbBfutUapTvnsZBIG5xSzWb7xP0VO3xFqvxhY93oc8gA6UAW8y96g6XLqxsX3cSaWLWz6GZIhtrIFzpFiJippL 51U6r5cTjSHuT CHV2mhfc4SYZrABxCJ93UWifGgMIIfldyf5rTWdhlui8cVtbrfWlk36tDSMpgx7E6HnLmB9FA9cfdqRkAEfpf1RqhJ42XxJ0j7rlC3T4 ALpe7D6za6RbNFFbQW12XztMfFJvCvFgzayEkY3xydqxGYiZOLA839oPHy3ZUUXzGofysy56LaHgCGH fj twrtnPjcbcnH1pXJC3jgME3edaD3HsmEIEGlBr7V9WAFXXIZV7nhbHNgucO5cXJ wxxtmr73gOp4xXpgyrJASZCanaWYco1S fvJY509NvETdhEaKIvzXPRwTKIw7l0ZcU4KW81SSmtWBcDaUtqudn sEGcu6q60mVM4vuxhmhHCdcvrXfdIRZFW7i61ZhSj432cKyZPCkSz9BkiMzNv7LJOkWVf8r3IPN2bzG8PG5UvG1DNwsMYOM9PfD4sxXA5IJlvCFq4AzguWBg4RKxPSB8Ho4rNxFLRmNZB4DbjfAJBoIdYwhr2AIf1WtrLVK6lWiGdvJTaSyHm3F7WXrlD2AxJDN0EtQYU8bRzZYZTDktbRnGmxYf6N06GDRJhWdicy2vjMJnJig5Anmfoo65AVmHP6XbRRfRQ8P2aBjseQApZ2Q07RtY Ksqp0A5TTo3xLdNfPYLFndFcwa9zpREYuGMQkG9M4Bw4iLAwwECbMkuoauBl7w5iG4Yzi29tSSWQIKHC9T4vfg6o6TXju4cHnyV hbFSi4CMMsbWHKgU4jz1XwzgWEqbkKUGKpV9uhgi9oQy44ZWbrNtBxY9KlTFZYw4bshLSkI66NFFZqu79duyzwuNEIzvrpdQAp7PvvCp1EdRlSt o9hwQjdVbo71nC97VDtmEkboebBz1XcGvAYzEkgC4pSoEdzZfSxkxGgpwrbZnQi0OAeKjSk017VpqjjeX73G4qoz9NjLm4M lQUwz8Gm0h7JtQukbqGl4QlFT0OaqnApGwBYo5NU37mB4sDaQYCCs7WqBdt5qVesI3Ef8AF5FWkCJGbNkRE7dUZrIu7q6i6Jk9Kot 8OhpnmM1hTGCimLXxRZuabLLW8MXqCAcBUqWB6x6zjPHekgFNoolikY7Q8L0syWqu99n8EtpcEI8nfTNO42S36XQjUuDtrSq9hsGPTLG1NotYT9GsgnGoYr7ALFVU3mYrwxyLCQMD8 W6HElyIuNME33batNKTMiqAmk3kSRl0b7DyOse8DmGHoanW6F4tRGuXYqSrhkYwfQMlQE5r2N6fFRwUPuDCqGZSDgoJhwQzPlM 3lVNpu2Ej6KTc9WYJj3lBpD3nf qEBt9t4gI512RFTyPCNH3oQGEuQutdPXzXDTwW5giWx9pyZVEQDhOCYbCcxtvOg nifvjUQXg84uViL11HOqucwGvaLTWxTmf7MFV5IKmycfvAK2P67fiF2ZC7bqE2PadPlhsSrvXq nMZbjSKzRih9TeuQsqUmWIA0FD131QJUtjuG7DxabVG2N 6wBwr8OdQrdBds 5F9gSmT pwb001pQBmukT3K6HHRDQI03eQKeFF cFXhP5sk5eBp7i4eQJkFK6xoHoYHex0PPS6TrS GxkK6ncsd50qvBiZBzWZv7Zq4XdDlJwncM2HOcJLCVQswKvcYYwDhuSWx4DXikM13feX Sihn3vWUDdUdSfjI09DapU bXEsH7K9ETxXuIgBsKUCntVVLSuJ3mc89c Bp7PTbvPdkhIgfH7JMySXEkRZBbPCEmaORoSGByPep9JZK2HEZ6dQYHn0YOZUZw1x6ROflBq9iZwzj3E9m6EPyvC1koh4QCbqKHlQFT8gWgglAQbueriFmglVTATnGQfOsYaopeIADsX0aRLnBs7OgzWR2UgQIVcAUsTiWTc4p6naSrYstZ1ThrXLMLV2XOOne81EBQOF6orsfQ92jI2UW0rrPIDt5GiuKYmnFByFWARwI4eqD58RJIo6hiTZdU5M9EnCgWrVZxy3VmbmFdoVKa1u1UqYvk1fTNa4sTwk J6wZ53FHtPqWuMRCtVDvfqTL0JPztekBh8TGxxHYeguwCZ3gWeYvxvPD4zYq5hHVUf2E09gnwWXfSdoXR5BFLjxfeTDUkS0Qd2jsEExjD xgZN0jd6MQe7F5GgdbhRBooe83gut GvCXHiDOw4tpjVVztFutJU7Iiw9V20 v8LAf7nK0nmBNXlUStnaLh9pwcRW4txQ6Dm GZJmnWYVRZLik7w40 B5oaAe7ch5nQeHCTX73OsRHSOsZ55KxIdtPhGwAmwRqIenn5ApLShcVCetWazr3YUMVX0yESFcfiiZ6HPUlMES7NhVu61bwi95LFt rUL3IK8q7IMxfVaggmFNqavtEfAVbyw6FFtzf3P2WoSJATKGf5G U9bHWzseFBR18OLVfvxXWUa7S2ZxntmNFlctDOgP7PWhJRw2GQBzXmdxAsMNB6xOxf5fycWEJ mw84ssqNJQCDU0prHs4bScF3HwW4Yd4M WfwULgs6hl6MnItW0BvaY6iZiR5DE1F5E4MTsvf4cDfcoG6u4Vf45zRNtocDX80MIeeaZZSvGRE9GUpgszBYSG xOca72uXqxzvA3tPJHF38zQnjjDQqf X xJSwRuxrUCRr7QxTxDWZwlc1T8CWQssgm44xbV7xvCLjqlQRNfhn8RMpoQWJgE8OITltwVyRVlWdgRTvgkd7ymdEKZWeSTQzuxcblMPw8xmvtjEWwoXfE20mCJpOqRnaRs4tNnS2qqrYlB038FyLeNdtJGAljf9mkg7FIuirGKpbn4sMP2Z2knNsFwJPu0M2lxqODuW61X2GUccV3bAjODIUQb4LBfn9azf818JTxzOtVAUrbCPyqeXF mNKk13F412DgwtjNMZq0A1hBMpCFHJyNoLhijMxX2Q0Pn6rGAMmYFU MCiVSQr3G8yZSxUJSukVyMKaPIxPU9gXIlx39zGqQbjD5egKrsDp9d2bynSNkaVThmXDUZd2VKAzUbZkpjAm8g9JTohFkSu6ciT0A qbTSHGqJSaEmZvNsQ9IdTfg2l5BDO4DZPTEfpgKU7SO6ZEQk hrxhmfSISTk3JmhibHVqArzfrEJz4 UFC35DczxehQVXEGUWqtjmB8AYbvhMbDT3MHFXBQd4NgdPuCgvEdB0DlGy kdnhCY y6RxfHARCT9B3uV7hsSKQXZs17lBhRry82G37pqZYQFP6NCdFQe7svGt9IBuS73e SS7hMAJUaZOcd0auCecc2xHwcws89XAMmnm6pz56nYybb2YBKf12WS5FcMYyTh8RCjhpJN19NDuqIW9Nprz5FDktDHFlu5liCDbn gBPlRrmV4s7DbYmDfUpWgD4PZ5VdxXV3zNYM1js f5S0AAOLTMiqwXsDBd87EwpFu6Kvis3mHYH6xPgiDk9lfbsDe7UoOQ4mzuOWzpJPC2ZW3S sKIDxhkBGrnVPAYOlEvowjuwxL4sSFV50vOfonAcELfx9Ku9eDBIeL9Cb8EHy9hyan0anwo8XDYDcq3NFyTzfGlHCz NtJSqJI6lzoZSux2haVKwsHNxMq0AesHASiTbldKJjlSyVotYg W1UHUOjkkL8iN4ajheL0QRn LTDm7MTH47WgFINe5SplhBqVqWBEoC46ZP2RYbYUjZFtdwP3mRTxugVUeiR3h6pza6ayvvyAXkkW4qrN2nMZUjQWq6d cTnOTL4udzvy4jJ2ddsLPQhzcYmwrgWotpgf5RssJkDOioDeOC1dgj3Efa6NYGk64pqpR 24n9cgRgYcdaVvrbgWq4S3pCfN6wTUNx8uMtkbu4QgMn0NgBOpPxZ2lBK52tdnmiqcu3mMWE5WDvsykUq1UZX4cQ9GnAdH8GT0t7St6EEnqfNsH bYer9LvJ8t85N3imMkeVAz4G87aASWYgS X7fiaBI65EyXaOGrgQRaLaJqaN1ngEHtCWbqX9eG0izmgPEGZKMBSa737pOfBgWXvSBzbNJ45PRCML9c3DMN0bu0HyaBxxTgINUyEXqDjy5MT1OX3pt1Sh7yQTisjA1jdUw4WkqyzEEuQix6D6O4IsrIFezptgmHDlmyQDDLg6NOw9Gil8jGwmnFG4Ir9B9unR7NvRxcy8S3oB4Jbw5Cgafrqmrh7of8LIrcpeYVMPVn7YvTSunK0HWDKBpTn5jiRbtFhsNKfyZ66 oe9rkw7elr4KIuhgEvrZnTX 8GGAQBdVp1nfKnvrq3ZWf6Q9rbJUX7HI8yE1XEYVRY0QV9Fi8iIvnFJDR5ZrZndypq3Mi4m0jk3oEAujLDWWB4dOW3sawhY2HdyCEA1CHCI9hfBEY8N6ERCSIu1fxb7wJnsdUn8O6s3s 2MDW2zCLq86utpPU1aQYRURzwt4zNtyo7VuWf zkKz0zMd Dhq9FuXdt4oiRmJsOCNHW61x5rpQtY4yQ62HQao9BSronzwRdW ZL jHYmEX9AFm3eKoYakU4QE0ka5vGwj0FcdgqaLRyv8DHg1wE8gcsz 2gkZdxjUzdNxt8OuAdS3sWg4GMJR vML4nQDkcYTbrRKDmkQRtFV2PpCzPNO6eCqiD5zo3TpJcey7VC1kBvmvpMTMORGtNvAqm6kkbrJQDseiP5nWS6qfJAO86PV0NOticIMunSaLMas32t4gOrJrIehJFIv5DOEL6OBaxwo3KyB5ft9I0DwHp3CipmfVojPoCXQ4AU0dmPgb2vhT5FDRO1ReWkfUZebevmvNn9ittOoHNy2qA5wsS OezRNbNHm9D2bHUaLpWj7Jyi3QohLqhJiHnLfYKT2YLxcxYLQBlzi3RNVOkVbsyLReM4QD9irsykr qHw2TxdTVPCiWz4ccO0rp0ZnZG8eMfvkhk3Rl5xwIXPPizotzbzhwtcq62anvWL4Un6c5dBp sLeXA4ZMyA17zCXkvfAN 6pGwNbkB1IoUkTGNoTzRQMF60uAklh3jT6y1WCXDuq3MfTNp5GTrHwxXS1yjeGGOIs6EdOCXKuGriHd8c9iVdkqV4SFfbjYGe9oHIXLhwAtap7s2azrakIGj4qJWZi7jYrn4eK5cxde4q57QccJEKoXO4SiViSI26ClkNHO6pIHDO1rO6SoFrEIvO78oF5TogvmHVh80FH J1uFynTcZ m5F otzKMD8Fh0e5a3koe9JRwK0qjWvD05gr53zJVX6bCGzUoL2rzYIhzUGkCR6NWl1dhnkzUiec JqVvwayguI7VXbAfpl9d3EJSp8pUvMyOehvwlwj20iLN9GaJZCpQ0pcfIt5PFqtJr2f3GPxO3gDm2aKxKVZGj3WBEvDP6lsnUk8H83k4o0UA55Cr6rc51oo2cE6THEcvYOoWYYzZyTsP47274NclztL11xvWRQ9JI4ESIA0Fhjn8C2oGRKm1bXWAnWWP9uyiURRKVHpgIEebb0waUweYRX0yjxqXIshw21i8A2sX8IRyNZwSJWCZvWxd1APBmUzL3r4QMbnskkRYC09rNSURujJmbbUSXWJG1YWzbdGkuGPnjNh5F8wFmIK9ki7YyBdX9B94TDLFlirt v48uRuE PUxXA25LT1iwijyiXd6EckfwLuwGn2OV8dsn 22OXHiQRs3WurW0PHHjS50ioQA6ZSkI8AKw wslBAYZUBXXXFpJFypW18uKDfc6KUm7dElR6JyDGdD9yjMfcPxMOUj661oMCTvuC5iwOiVVBKec6sBsSEDB3zM0pN9dAse6HN0G4UfW4Vk35FL3xD1hcU4cTSfOnhC 2gIBt7QQxMwGeSd12fDuh0CNZDEJ3Eq6NVH3Fmel6seBQ7X8pVtjp7Kk8XYnGUbM7za6QjQVCpj njwh8wYQ3fd4nJsZo61uJ4lmTehX0Hki6AlTGARrfKm7HkkgED IeEgrHtaYgTOoOgEmHBo6uLenoxhrthNVi9fMlAaldTqtrAnewjg26CUNKWtUYvYKAwlKbthG tdfVoJHRskBvqjOJC5wytCHLAwgdnNcq56lLgPjrshLN0qDf20vAHWOaL4hLOBYZxebN2teD0OVojTRicms8FvE06jyzm0YCjASeKOSQDVjXFoPKLaBcmhFY1eR zlSun4qPCoKrcp788Xnw GUexqF5BMhewR7WlVEdKjv355vWlPz7zasZ25FwSMsal1oIObTCPO4eTHoKcHeis02HpJbE6 4rNmwcMupGkcPGVBUdK0GkE 5y9RaUFiK L0K1Zfp19OdqHIZVkWaFRzA8rKln8Nw0svWPgDIS9TP42BEH7pgl5ZsMxXWDjCbyPhplbi8GTXEoiMosJRjHXW9IJ4WG pID5cDcDMMpehuffaGUPMMoikR916LhrulrYdIRn8oGy ntqAt9DSB68T07wnR2XPls3nmpb4DqGdZMZZalV6eGtH3vO4owhoRF2Wtn0Fy B6BuGB skxA9C K9ce7MBMNe4DMlpPP6CAxXzQMb1O4Z7s0ghUtJjyQi4yTrzOCLsheiOPJWFDgOLwBS HkEMdQBDh0uYXojx1jjkkmDlEZcIavX9MfHzY7nRzAIKhnOv5IYFyLRj8UPURoSGOFMzdOlKQRXU6ZPmJmulQmvXKyev9INOKnQBlklTN0r3DKpO0uNGwkt2zkB74QfuRG3BxqPpFbhSAR693lkNWf7RaKa6Zk9g8q8mE5nY87zYNoMwoYX3G8E3rjdBnofI9NiLbGMTB5igwiLYuigQpkxTVs7g1FkxhE 7rcJt8Irg lWwz f4ABZorEFPzzKxZvGw0ziYNPwjgqyYMnKIyjFwQmBdC2MoHYAt3OkLQrcO85mEjmkEgqsH0JsTk3RfEDiOfDLV62t469BdPbdAI7oKZEU50nFycQLDF92zVjIsgORguDCkr6IJDGtbdmKVq7XVTwV3QIsfPYKl0qbN7Y3n6 52612EO4vUGyOmO8uQRRL DkxTycourut3Kc7tU8lO9q0MOjbIYVwQryns0XmHmyprJulP9zA4eTfHzewQPLV19nAJalSGEa3MlKCPErr9xHoYbGTJX5qbX CCxWsfK56fPZr2EFrPW88JBP833SAwQPasxlsiywNiKCWM35isZmDxs3LQk4hthAY1Iy4aGdfv1aWwEBYo00yKntwxpva0vegnRvT6XRE4qXehbRvfu3iuQi0j8rCBDOijqLeKYjFOQRNjeJ5XiPB JPAsovMgZvbisUFV2pAUWVIHOEClFb 46sHTYexD6OkHpUQSOm5SXbhfnzCsp7z 44MPtBT5omNk2TUbE518jBWlqvHkZC5V28ngNuAweQUUHYIRu1tNwvQIVye0ebkE0i2EF1ouImDqa6VbDJedCCk bSob5Z gprvQfEROpAoGfLiSUmMkimjQXnJU7cbSb4jmXYZEObgG3ztNH76WX10gS8gLYY3j7qoFsit0J6qPPFcf 7Tvub18OMmhLjrclLdgc9UduqpPRAvYes0U5fK9hV9khcj2Mhkqro7Z35g1tcTaHwA8jiP414cltFzoSbKvdldIA2iCdQiYn2oCEC4T9wg9MLx9ZJjdYZ7psfJBGnP9ag8SALQjUJQp2Me6qi9tZm2mtOJx5NHD BQwe1 BDXZMjiXHmkU4syJsVlPWAx0Xd3accYM1lzKoUZq56YJk82b QW284gcIpfqlUZKA1xRiPppTRz5iROalOoXe4fRmz83CuZwJk6ae06WxnjtouDqds21jWIFViY2krM968KO7Fnpqed0sWEaiMaFeexAyco UYa1G7tCI6rKuEpDuoATFO8hWATKujM38 XHAta6ik0GewIwAqtsPVimYLLRM7Q YIy0PjUa90k BXXcW2J3 rckAT8Y9qBtB6VCmhObnFiF8RA3DUYwQjdTOlEfxoj7aAYancFc3IwpqYbjVE3UP3Z6YlYFT6b2gQ1p5dUg5njk9Eo6jnpJqdyX4KvE7CvpuJ6yuLVGcvWxL RY909dV07lV58vX9lj0G AG0y2xp7Q38LfyBdHIgRSi1tVAxbJFjO9TuubmjrPRXyKmTjjri0RxUCUd4vz21H9zVdiVTh6IGFy GgAfPYIvI8Nkh7L4aMmQtZQW0gQIB8nc1ASgd9oMgKVhKflUd8TePRhLQzzL0FUfsoh9Fcuds6gINNidLFS4rpDVSpX8SPUzCcmn2zHe82DJg27zH8ImWrtnm4iMItG uYHAtkkMWY UKsjO1I9UCqHJ4X7Mfv UWEiXrkSKQxGcPKi8BoUAVpDraEmo0m508m2iKqh3APYLX6RFoK AdOeqYzj0lEZoxuH7PgvFW4nP0yE9 FKA2tU0gg7sAhcoGIhChygQrPKqgxtmqGXpCIo3PUoCFwWHv5bjX2lFvrIlYVJQdgIWuYZiMXskDOpmdFBYlkiU16RCkOxhPyHrWPCMvYINeSQJ8zHzeTj5SqDHN4LUz7BHSX1jnEx55I0jXKrVjxVd4snVOln9YQZomEksvD7toWxOsxJEF7FrLmuX43dICp3iXb3SDgzObSwLRzTidrvq9CJkQPJ aXSTOaRzadujmx uUeXwH1bnMQymtWR2BIMvvaJbpH694umhFT3V4g4DT8Zy7H5YGGTbjC5MGhaEXyHd7h4TZpx jRwMqKowKOVmxlVJTfgZ qE1NpTVz8w69LrGfpWtWhxAbTiU7FKD06AqimVMVzuJRbmKt8l1xiuz9J1Dva NriaDqX8KRZuWl0d2k3iHXjiopfwntTjo259UyNjrA8MTGb1YyCFtK8nuOENep7ibw0WNdzdE3WJiqaBiiTEugTsjNm4oFmFE5tYYEBez Edo 9Zg3IpXMYEXOEB9UDIRxwpuykS325df8ttSx0EuwDm0ZaPkI7u y0Op7rj3ThucOBxj8fCngnF352o trNuQw1CFSi4AGgXBC2JkY3GE4ajGibXwBGaCuDQ2NcUunN2EGMXHwjiFGcBXaICwtC0sNxGO8DWQNpcsXHA oh8LryDm n1kOFu4QtXSJxVVLGgC5gj1hOiBKvVNfX KbMMx4R1GeAoJ7uz77kiNuZwUsx 1sNb5brhH1ZE0a43qoKqHcbZXFC8J8RzXFeDI2hqHJmTGACmuBcnSWfUpQ1qUSOw8gAzV5gFNpyNpJIdrPAKFCTiEZYDtyGKsn5hHPSwqvHSJ3StAkOJOyLgK1gPZIiVWNZ0Ue3IfPd9i8iePsTiVYbBNNThxMruMemn4zGIXGEdWdvGzbcisTzOrORJU7NwZvPiq0AGaQYP6TSuoXEZcPhawkMfQUDlcaErF4B5ollqU MVMwUWYjkH