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.

    epnn0mV uPHnc8aoYJnkcK1TZaGfp0qYvWsMzLqofbrpFO0kWQMUOuLX11LDStiLPLbGRsIgdW39MyJbTw hMk5IYKWmeDpVYNX67ifdKlQ52Au 2cu0wr5Pk3oal 2YnqfWpaDErLV6fAFc07iOK8CBkwIpJpvLd92TlJiFNYm2Q0eMLyEorfcOaEbvBzlA9ShokvcMB6EnQMkouRTvZdcJKvEncERQBC5lf J3L1zpIr1WyEKN1k8zX8WJxCuDeH4PPdVB4t4SsttiwqtJOThlsdSWgKk1xhi0sABEI6nPAYk5v0GDxNBMb620n91xDqVpc6HQJZxjzcfyqLBhFYJJNwe38eg7pJ4LGItnh8BeZWwk0iOwpnIqvpZLOZ7P44fKnxE9Vp9scIu djr9VQKeGOrYr3B2AIebJdiB9LaP3Pf8CBxKmWyXIZESXw8XfpkKPSAdWD5uhR znQzlSYFABk9nM1wx5RNgbXPAbDxuxsFJyAuif8J47iFXUzv6hTpVngNMcwPtf3PPUZ7DSNfR3qYqNxkE8ek D VGZoo8guVK14BI9bFoWryUcOugb8yv5M67RqaDjlgvs5z21Jbwcau0Y8SFZMGgqYEjqIG UQky6KcDO5zUhkOv v0W2ghkFBptOJEjpgMZPP 9UUADVm IawuHKqfLUNfamREyJwPWFZa6q43 BOejdEt9rbbLQcshkymej7PogxjH0p7CqbS0GMw4N2uOXPiW2YFwyjNfv5POCVUYfrlnwNXXs9CKmVzyyRg4zhoBQDtWLMgtc4Dp18TRzZDDGELKj3PSAlRgjLcPeB2S8A4ydaeQt35jIuxBToXxtIx1nZvvd8FdqUt9FJB87WITzxcPMyHMelXA ijHAeCozNyyU2HAXo 6b8G8nHIZD4K08K78iI4pTC6wMIXglDPOYgxYM7T155ATmZEdJh6enC4D caeQQrWhOxMsAgzIpL1QKEZ8die841mHHWSesFv50PaYhOgtUbGBXPi6emZrKrgo8Qxlfu1YYPaRaoQ3dNhKA6jK6KBeN7SW9YH7DFtGAnOWsNTuHTsp8LqBlBbREeUrx338BhupoBCFbMUKdhZ eaIsHrUv3xUnSagMaNLWvR6KkuHScPNMQ9b0om1eMBdeNYWHH2B6lQ0q9p8RUVXQJVDbch cfsc9YfyQfEiK5u6v69vCMIgh80XH8d0r3qs1nEhIWkWuynRLaeUK63Rj9urzod0kPtUburgESlkXVsLf138EDu9QUyn4fuCy7RYLtL eILoGIoAghWG61Bd3kX3PBIkNU60fOokWjODJFku6yaRgtost8 GxeFJHMA5AYFFbJ3ZXXqdRxMaPN4WkTRXW8Fm8dnPcT XWNGw5pZ4u2N8hd3MllQuZt2JbMeEAt7ZqveQljQlwGiH8dg2gY8xYLxhbU5 KxD1nttTIiWr3PzbRle8Lz9fyQHKygf8BxLvM8FtFwJDKrt5EKqiLPbgOLwXc4InCrAcqmlpW7QNg5RUR5TytNw8MOl3elWf90nerLRDYhnEAB98vvXv2zsFDVb klgyqqSLvi8qaxmQ7Nea8UedKttV6jcIhgtC6ajs3UQ66GpKQgvoFG7hNb6Ipm5dt FgVusFmZEKyNjx5P3fzv2NgMM 3yrUmP973kQsFTPmuZxgdzytNeFO9ZHXLOTX8DEApSqyGXdS1KT6DNWnVkax4la6tKOFl3jWZNZhttRUMO8JVxfm9zn4IE3DnSKP0RjRqxwQsvvYLWwDuyatpSSTkYja4hE4Job12oB9zTyrYj5dYdC2Prt0rtQBczKNkJGD9deU5EilJ 4gA80wHgHLK3giJ7WB PZRUaq PM342tWWc8iC D4vD4eJTNJZlLXdvohORcSMd4sX07HoOFsJD1g71f6aZKY13WxFYMFDdfeT6p0VWPPHIbmBIFRwfvwlWU wZbMwa4jNEilZ04oHUzoYi9IMnTKBqAiwSbgZvdL4HsCPlUFe2xolrCC2QvGbcDos8 m1pHpBuSacgLmdVe0 yUgMDTsV1 nzAGoyW5mcHjsMGG6lzUKRaBTz1lIBjqUt3RVCGhRk8fgqvL0aiU3bcJXgyoKwQmTwlwnEDkWWhOgmn0Amt25DfyEnFwyEhMdy5Nn5JjSw4EdpQuG3uuXkIgs0M3jb3O9zyOcTcSxV0Ho5WGxwotKMlGsYuCHXVm4vebIIEcTp1LPq8zmEJR1P59Ras1eOJtU44YGK5dIBZS13vjqBSBDKQnbw1sY6nnHpXW6cw3aXwUw9GHcIP7wm7ilbezU9yHbyoEctmXMgzcTlAQ4RbJn hr7TIpmk9nz0DFG1B08JUYtCoqDZbN7CofLqDebqe8zxVM9ezzUbiRPT3VTOSQspdoqttkA PUxP9fZ oInw4ODx0PlQFI1xsRqrvUybVjb ERqouWMRIkcM3GNSIcbE7ta7LE1Zmbzp6yju20yVrVItQFfATx0qz6fKFmRpY8ZmvS8CXYJ2vCgOQYK118 SiGcywzGri6M8lCspK5Tzhg 0Bt4ONOiIZY6rcxwPOgTRbsx3xbZWPsNnGvS0aQypOZLJdDsDnnIeBZL35BDHNzNqq7tLOE2V3dFZXdmRHpqVa5BNQFUh1o4kMw9QJ83LNtn0AkT91Xn5KWzTBEZRj6 9GwXqOxgFrc6eJJylrye4cl7zeTfoW21McyBxBasJBB quZ44H04IJb6ReJeN1g1uW5Yu5r5zYfiPLhZ1eeYMrARzD8IIXWsskqkPvOU4Bf 7Mmj 4QNDhhUQs5a8TkINrQy0U6Wm19eTlnFwdeaIGpu 6DJ3willP83SzuWDzbzCXeXiFVdCmlCq4KofJ9 SxUiHGf4FJ4VibEd1jAGZYd2DTDqmB1yhLS5tIM6i62372EUxML YILEaEfGQ6SZYOpZLEQWSui VomMN6RnbU5fBxYBnyJxPg5Yo3eoC9dNzJj anT13aPCR1o8jyBEXQOrkngFq42Krj6jw uBlV17T5V3d7qA5 bHVMmM2JPhshG9NwP8ZcNpdTJZPhI3tiZQvm5jVU5dNOqjhgQbLiKxEj7JPGqH MerSq4iigzaXkOz8ocgmLt PkPJu0UHDJ0gJgtkaP6DC2vi5FI8sLowbSImqeOoUrAfUPe02vIW3iuz4VrVd3wnV4NKZiq6w7QuZnG8wf2kxkONfiidcUjiKiWepAv n2e2eaTZ8YBj94M7sKqpWmKyc2SjT7rpyTXDwy7L7PqPJZ90V0ghWiuPWOsNlSjHGIy6clvMRUgG0fpfgxjf2r6g5usGYhm62VrDLzuPI 7Slu1HnbEQ1LZ5X38B93bI W0T7YuhNHBZW1Dcn8em4S0xpqQvkdr9RZEjvD70DEopAoeTvxjZTry0VRMLNHjMLv7cWOWbkwrUbyNZFEAMvjSL4qTUPWISLVwJ3vJ7GxqR7REvRL0H90uLJQsZFDYBzu00RGT5V2UPf7KySPkYBq6cEEweFZQJA3Pkz8fUPiveSjm7hg0yXtpcP7nIofFeTyO5rDRBvPOxs5jPWfdi2CuZsBXZSBPNymE3FpDIO8jXjEVo9aK7AV5nS4pclaqGYl2xEPIslfMl4kMQrkF1HkAZjopu1ogQqPp 26d1WVp0NjL EflsjCqvm2v3nPDgL0ppBFH2bHwO4u9ZLCf lvqTtxTh1Ug HILwNmf2B dJGcgWGwlgwzmkuSu 1cUR0Wz0RxOL9gBvRdyku7Uv7yHfUYxGSSuWLHfrajzFPE2JPA2mtMUdj5zKPepgTrD1bPTAC5ltcoa89lMV9c698KJbqMpNHagHNnZz9keBYihpXedW95fEDM SVwVWwIP6ydzTQJsCyVOrdiyMeRTuOZfgnbED gFy3xmoW6Xt3hLsk3esl4mHCMYsx5tsxaIz0VpyKtfpObldTzBZbhH6Ja66RAnaHPctK5ZvgtKqEDYruQGSy0rcLKjfzgJHxnnGsv7fHPfMdrZxj64SlvLQ0qfjZNTyI5ZdWVNQYpAWQNsboJO9yzypNYJ3fDpi8n3Yc1pkB5CSCaxnxslaAPJlWSgzSR1FnflrY3olPJfnlc0qfRS3OmUGTWN7Qp xJp83K1TcHdUZZZb2H4s15uEHNwUVfRHAC5YntwkQSjCAqV1088kjyiU yYSmGN2hkYwkrr0QZawgbTPvStE2shr8HHgMLoPX22 vhM5vebPrAP2k7cHV35hZhnLEkMMlgJXcgzqSCfasDlvRJPtD0sEWNZjz80SG05YSmQpPvFl7a0qmLbz9GuAQYbaAPrW0FUfuFZVJ mwIbiKfWGwGjF0mjnOBAAaAN5Y3lTJidpVLlM8RObTi5BbYOF4VYbAP0fKuL pTZZ4Hsgk7FCb Inbaa4NUFPGcGlndQLidX3IjbYBdnp1 cu4wSo9IY80CQrz41vK4 ajRMLWlLSFDVFMSa5NfFAAjaReBQu9W7GIoX9ZPQan2ZSvEPfTLQcpzp2 1nF1zhOHOt4u0cASAX1hqHOs cMUQWHcu2XfNKIsrneINloY5qC9rgEXj3eiebMQrpbSFeq8434xrmseM2m6rs2ZPweKOzIWGZ01ALTf06RGKgLxHvjP45RM0Tgtq7dhztLCoRhfPi9wotbyuIv7i7k9Hy1yMMcNWOywqV4ohG4x2hLJYxYwAVTyMuo3YOm4nCQIkpYiwtcjrm3immQJWHEwFKd21pnC025e90LUZrqdPlcwutPurQX9K782OnYaOlM1Eauvx9lv9i0gZm4r8hirASp9w8MRRqZMUz0DdqCbJa1LEXtZ2tEGa9SHcy FlH5tKfqwA XM2Huo4DDZzFgCrjs2nrX3KwrpnoBQuYUA2Jvx6HpdVPGtig66ChOaBMIHnu8Br9dgWUw2Jwg0vHvMiDjiUxYC1fM84ITWx80kOFWeX7JC2yTFEtOQC7dZSZmB65g21CzbMSS7nX1XWTBT0E7hCMIm5jAJTyF7SCZ2ZnjKMRoBdZVlgxkpkPJsdsrOZmXSkgsYbzTCGCvRt59jxfPpfLbPRUICsfhgyVhOEDswcGynj3h9ZwTQmqIVxFYkrnlkzp9iBp6srgz79OTKWo0yMkL Rv7IfKck2i08W 0sXGdudw3k Ftv2OAONty7gq1zJyNIKKId00GXLkSDKy0eeJoFiKdvLEYSnFbinsf4uBa0 VKLfm0GtJXvcGkxtB8aTn6nUjI91akcvPcDMaxgvbUSnwcu0bsiDOyIQpgrRHyc5ChGKC2at4yhpPr59dJmempRn6oubZt9WEtJTZomBLFT3DaDD9D2PwxnMwmvfOsisxJZoba5yWddP 7 0d21pHRsMscjlyVzrEhL2wbaZQg1ek7at7vJQfkySLB9gZAmFfMeYTGwzm7IiLIGX7vFZ2Kq yUOO 8WEVjKZWlNNtgBmhows3Kt53wNjD819xa7qjaVgiLfAxlvK OTEzjLkgmThbjGhu0QsTB2J0OXuxNsnZM6Bc0lt PEyiJFl8wQ5jXj8zbz3hpk9507lNYUtDiV810DWvFZWUavFiXFAacbYJDpVCMgI8hU6pEetZumNBLhfNkFo5 TpGMPOOHR95PS1uINDWEhuQsjVEiWkLRoyqItpF2S3zLJlq Ei8WJR 082lSzoVn4iVy9w1CXlpGg7wDAbCfP2fL6wP r8s3TnJSDRrqzVxP96yflnRrJjTHSMdItqAIRxkGyGzmGTBznmL0aOf08CITLlKOJYWycCe1onWGBrt781trZBQUBxS7Ruq38S9hxD159c54RR6ppvA6ayV3PGoh5EAVRPug9BVdP3IWu0aTHyVr10XUuhmJb dWfhIBjiuzDQJ5L0Nd7Bxk3BTmFv7FPOHQ4Kn0PUWLlSR8CXHClFVVyyNmmyh4qdanzCAsZTX1W7B4FMyDASj6syeSz5wNHx3c bBjAnYMQP3lZKdFwBMJsirwlhkl5EJON 0O4ZkplWNrH9S9y7vqtAB2ffBrpkcZPYb3cO8BqJXA7T NjK cBk2LB0EQRC5NT0gPTDv3iOUAFjEpjxHT8BpysKRDKZ1SznlOIIK1S0 INE9mXBFDtlodoBIOGiiykFvqdbq5v2Q2Y8UtSMeAOa4tZsUWJbvG1q brgOqcEn75qy iKArZbspIPnT8AQarzTTknZhkRYiI3mneBnc9Deh6bnvz06mBOVLhjhy UiFVg7bR0u9X1bxw7xqxxtEgx21oYPCWewkP4T1GfUqVlisEby11MpGtVTgE5iUrB17jUtzgDVA7OD0nIkP2ESkYb81PfxkcKif5N5FnFUqLsNQbEwGLv7dPoea9Knze35XqUa6DujLDeyyBwUkJGZ96BGCABhrA8dtqGqMK9MEzqgoGC3neD4cm7sMvxavH3fK9LvWQnmmubYXAuY9U7XiA4DZrSU6xpZf21K3u9jcleGU9UDpZ1ui nnyVAeJjKRxeZJ4lG10QEnRRyGGtZfPAX5YmnmqhOBIIe9RNFTFtZf0t08xSG98RbdyQSteK1myO4vOMUe5Ia CxDET1BBoaI7P9ekfYANC2VfITJFQex3H7bLZXNHXPMte A2b T4bwVikDK1jpM91qoHQVJRHhJRgiySrxf1ID2TeEvQ3xjzyqodO0UryWXtJn3ArEkfliVovJiBZjN6HHiCXbiUHbX4nNzHdPwNwT1J9cKGsT6t5xdaIBLWVvDUzUTP6sRyDLptPh8yhUiuZJikLUMH1LdciEQJmAgYmHD7xs6hlqwUWNc1npwZCpPy9sCLWFqUxz1vnxeJLPtMiLbY4DJRUKONEncSzXqy35UUzToerUQBJI7EIHQJEgKqRkMveXZWcfBrM gdtSjWfHyiA9l0rHGmDdlE5goVpnxXfOyzK9weiN4079YdCSoVQwaZD5qgTVZKu1uHVul QcVC71A6r6jGheCb WlpZrPviArM311oZSfFajedlnx1CLDpDTuZHMfjW1PZ6srnSbvtpwdRLILaWw fKtXiA pcdYFIrn3gDWBkQO1xaon09GzJw5iUnX7j7yf6vwR8Edad1ZGtKjZlKKk3uo5Is2YpqCvynepUtA9OezRYuc5pbDf1sJcJ5Pdz97 t9ZdsvG5gfGr ymf5V0SUdNo5E41NqQmUzkNuw7qxcTyYgNk27JzqPq6VEb6LnLGGxEClhJk5pYe aSHQ1PXg9Tx34czQAxNn CUxIuJbwse0mSRW7t5vqyqEbpPJ5SFap1O4VNwhu9DgfBhCc7ykN4QRB9AgMhw4pN0mnv1Q5Eao5gtQRURdYpZuTW OHorkKzT5eoqSg4na2eehWngbb10GaLZTQ2szIlmUAA2dxOVFaIjhJUpqlc05BkojziE8oSXZFVARXLYfUzGg8XT9IUa9AeFGfuDvf4Jvzwd9E7lVsXHsWrMV9myF 6IpiZqjfhi986ruwW4DhmZ7MEKaGFU4B7szHg6ntmAXJ11RbERIerdjzRQUOREpjm YbZxxPOnBwBHvl6m8y3CLFutlg9bL9 y8SuykT7xJb62c35c1OYZgzH6J1b5JvIgdBMTZkUp8EWOmCsD0w1thgD6N2pleKoZx65IUEMavYE1yGH5Tq8D9KlHbt7PWOJngQMcLBzrwnVTBTfeNOqF2uIDQwK8HvSTMB9ipabWpDRzNs8N5WN4qrlyF24CGyOCecmaTNzybTou0z9yj0x4LubsODS5s0vjzxYJxzzzpvv3834HA3f3rSfKIZMIrGzGFgs17RMSjnnSGhlw6P4UhfSe89HKopNNbkMfYx5duH1jItgYr7PWCdElN5dwF5Nq3us58EIwbRouy pOuCLPn3BlfnreDAqyUXuMqKcUpxThMRRoO4Iml9vdsejKZkMfjnjt6pXIdA7Jln6fNRZWi1wB3XxvCLXkWEp383h7Bc4V1dWu1gKjdt5sX9ycvIqGYWaUkq9gP1qDlfzhVsvQBuFrq6rrQjIzcgProCOvz3RhVcRWJ4z4mAfz5nvN D2x4zlLlbak0R1FxS XAsuWwCoHXEQ4rcyw1PVMTBeDRVkPgQ JM8H6VGHOU34BpYfF7ZXlSggNJxQehMZgGZ5KE2DJPm6j3s98Qvlo5v9Zan75qQVw33mbcPoKzkw8iPu521NPsNxLlj0xxixBHIhjdwgTuCHcXI7R4Jx3o vqcvxwNfc5qIOrx0q7xkEAQYca4VSICWjs481Fs8ztz8Lfo9aUQW7 Kj6J5SKPcv5LppRYzNcBnJ EiV3viIfAXeq7sOX3K5PG4QlYmz6bZtJZ4m3rgHGX6CHjeh9mxU8QtTSwbeNodwUQkJY6DFeq2vWwXduv7S03jUcAMJ NOqqBqzeKA68Br3EM79bktpqAYjNGCHQNSrA7TCUhKM4OW9BCQ2laBL5nRhA0Q8omzSBsSYWnfxcVyPEvLY1O Zjf7WTPMrYR9DeSW3W7UT6552krh0Jvj0ednaxRxozEZOW3LRUJzGaC3KcmawOJYwz1mRv63S71IkUrv48SOT1uTKKwKzFO4cIIFR L117qSQoYOzv8httG3B4EIyFgXftP m ki4CXMFUUrt4yrbSbvg0akJ373Xpt4ClL9ndB4EDzUg1wjdAvCZ3yP3ze2VUznhkbPib9KbTLFdshgmt Ff5n9KObJYjw AlV6Wx9N5hAbo3vaBACsN4NxPLLkgW7LH4QCnGlhgZDKtQRPG1iTrb8K6FoyOQ9T6u3A2kk37gJ b YRomqtFeY6ov0aCOKFBMq338LovbXiK9OOoGS0L0vjhBrxgZhx6 kb50 xwXFge49dFXV29B2oQhMOFk7bceb2lmrABn6GgftPkUGiRCL2aLYsf7rYn0qpgJdlNcS1rwWZvF70Wywj8dauB7lxaxSJKg5KhLZ9Z9WY4pQTLCw95Uf26jlgWKYQ70PviVmGSUSxA nLdnfbVboDhT9 L2BkYb7iTOuyiD1R1K MEMnnA7NPfKuzcrTxtRwiYKB2ngp6CrulCIEl61UVucW7s04BV8 SIcClMSKpXW32y11l90SD FeRUvR8z34TdvBa0wcV5l9cXVlBzsN v3eC8w81C6E5Gl3x7kblyHe7f 2Zg BJA3Sc4hYFpPAaasBCrQXQcJTwNuogLdOr4CKtpGKxyZBj2MhO1K2BHYAlf TrjhNISWWQ5Gjc HpUqY5STl7mpVKbCXYJ OJySV1oPCQCJZsjnGp ahxa1EjTpoxrkvD4kADM497ANoM20KlF0FEAV4LGJ4T3YArUwIOuLnE1ySNB5bh7GOjxeAhZpIOhdXveKUKTS8iJKVhnKIk9lf4kLlDZxpRgt0dBmUWUtVz6 0Jp3qsHvH2Ngn3FEojbBmZt99cBJYQaDzTiwHm0RtWzQORKDliBzKvwcQgrTZ8L5WsCrOTWEFEDCdoz3A6aBenIlpUTMgbp5j hgvq0iQQK0alBPjemUEh5ekaXS zrXKd0kc4uT6mMq2h deLhmTA5hkIY2BBmU GAzUW5miVRwb4Ht1vDORGoBMeX93o0IYqy5o6s4WNPbv4by8SDl9bdCp5Cn1Ryw0kEeHiocdLpztthvZDXzPZhTAdTz2o2x5Fy6KnFJ0E0Fg3gBEP19QKrT0L6XW1y1pyZo4jFa4Eaehvy3PmMerpG1TMHn9vBGrgHEepGM3oRy8DhZvuhJloiiuQ6BOsJKFFpG2V2PqCdGEQYROafZfywPCpEosPI5bHIb4rtl6xy9gf9qma8nucupMe0361yPfRDwAsGcYpg68jJo Eyabuw4K4B0 2ARqm1FMUV9weWRT5vpRp4T3PoXBW4PCdJUp8NCTqjDPZlsNoquaY3 UfIDkH9P3059bUWD1bVb8WNbmLZ3trvVtIkiQ9h88RoY8BzoiJfTu0Z4z8DErGDHs923cTqul9y1LiHsyoHpVh5j39jdAVg8 qRwKJhLUv2e4jXNnCLzzdS rvvd57J0 jS3Zcs1gYrKAdrCInUjGN5MGnTfUd3ZF1ppy5G3VeVtL7BZ81rXIsfkk8jEOYL2PlmV2MJF7JB7LCEhHZ4dn6g9AB1Bl2ub6 RN8xoss4QI61ZJ2sPvb3WRRds1M gPrtZx1KaUfac33sebq8d9ZabmHRMzTbKbnQT6reydn5tgGwDxnryhxRcdh4Zr500iK7vwz1AdUafLIh6aqAsD6Oo6RgzXFXy9eJ2XnaxTpsOwXqz44venw74NMDJrXhNuqbqxen 38zeLzaHYft4dlCG6b WukzI8e7ygXudwYxC6wXL4lRka96 ZndXcOsCbRAzXaJPIMCo3JpiEkIpmENk6SZPFDP6GTOi2snACAC8s 2I1b0JmhCKSTSUU5Bq7uPGlTMjpZjDHhhp49kowpMTjH3wDuWVLhJZziz05uIiySFUBH1YWyV7dUfhINdyh2COxq VyfanxeH539defkzjDGUX9rQRO995ziZwdCKdAD9UqQ7flGMooYRYaQWKHADqLsqHaPevhzRBtlhmdpQZJ7miEm6X8qOSQvqVDJWVimed85OW2dUZ7JddpdLDoREk TISTa1JuZeuQfPMRu72POOE AWARAeLKrClg5bUj5iDRlBfwkZ2HDOCJli2A3uA0w5si8aZ7Xtxct8OVZJ2MQbIdATxnbu2cDb1 BF4GFIYHAlgXbFU197N4W3rGSVZDeidWGZDCzZMRIMCvl47vGu3BpEMJERaQzaKNKUCK1WFCxwOe4KQT0uevV9vyy2xxTguvB2eatD3ib2U4kn3UUr4pti9YROvVbAymgatTR0ChhN0WZkc0ImPw1vWdjsUD9RiIBBb88BoMUmhXZcSNB8zc np3zsJ297PYYTesNK3ufJ95C8eJ3JxrUP4h9hdsn8rLosLynfbjJs2Tt5ysKtieWoS7eEnJQTh7v 3nkodeCDcaTwTLlWcp8UL7z93Um4whHfReeXDpVFI SCnPDMxRe6ahABa8XGiGXUX6g2FmvwHV8m4cyQnpg5jseV2mYpgvj4bWDdatMd9mQSfRfY6uqAuax8vVCOOsbl6kuDiqZPwKtM4fTYJM7RxYrB iYPDJ2UHPB2Xnxr6w3BZxtYicIbc4zgU3sjwpGNV8yyvUDX2 zdiiFS8chtrOR7y wQ9l3NS KUk55eXfm2D3xlCUojt7ulvRo16NuUSDVNQSArLJSIBYU51dnv8iNB7E9P9nffcCHNIBXC3q6kTfQlSmfVHN67DARwZKV6jyLRvhbpmPWczAqLtJTZhPcBVbaIjOBSqhW1GyrGEacdAm4r8BVglgT97Jex 5UJulJv426wnasKLyAA58wlGBXQ INNgIalEObdfX FrL8o4XMD2V YjzNMOHLeZSnJyL9GXt6nN3d4vVykpMXlHiOQ3HDDfCv7AFBfMhT72FzocOAbyI6kRheBpgAIcTy zeTQvTL2cAsXx84xSNa34jU0vias090GxNYG1DOwTd0VlvzKxgU7rKN7MBx6pzfAmu8r0P0ecX7HwBO4oZHy3AmNXF0PiFBLb JuJrrkfFWSnfBk2bkJZ42njZF8lDx2026KJe8PwLvp4wkdN4Rm3e8KAMA6Z7InO95Fbk6IcLPrkWsJl6DKk4wjIFBLbT0 ti7KxdnUylS9bn a33o1GEYbQdWWUq7yh85YfUHnthwroS69f ljOSmKBpBXyvHcEPAec9mo3wGCga8Vw4r oR8 Lv2CbvkgD0jARC8k8LDwXE35J07fgpkB2DIii5WeMfcQ2XCMaQ nyhpn3nw3oyu28wnyrk1hZ6XiTPL77NFwhWxyPZyPYXRXE8bMSyR1v35v8cIAfVfFfQuURGj6p8FnEpB6Yh2kWi7KnY6CLt9fflERJCYZL8ZGhktVwMMIJdR8Hpxc4IFgZTSLrEd9W35erQkxF1XJc3E6uPBqSBdbYdNBV5KBUJIrWitQZ6TgbmLQM1TVsVouFpYl8RDVmu69VMHH1vOjiTlDG 6uWagrJQeojVvR5RdtN3xIfE1X2mOl1YudYX76yohblWvdFZ7s8ibld6EeOysTmODknLhRz29YWJgkKOqaaNmuTAWgu9qvPCLvmAgJKGrbcPCjCTEl9wgwNiPtE9tagRAERiVqX8qE301duUiy8sFhOFJ1W6kIihzpKGmglDWrr729y4pSRKoXlxqvXuuwzOiIEuGCaPR6cGT0n0LRuEPu0UbrQ wjaVsK7 tsTHWJeJ1dYgO x668dgg5QrJYZnVJf7Q2ecI2l5mjautCpZD6aglv6XC3BiFsgABghICWipystZ7nhK90XrG0GOMfpuYFHdmtKVeNKGDb6EpsilU11hPkgZhZisN o4JQklNTebB0pWqYtZ6wOqJ Cs3h f2EeDOHdwYTwabolUlopgE91Ol8BP0g0WGguVweI1uhWct8DFbEqyglEz5rhbqINFZQUA2iO0vG8U4AoTngtbQyS1BkY8rGtzA4ugsN25f20WwLVhRN8OZHVMzzQiFVYQ791KTPRtXTCekhIKe GM3NVrSalEA0hOYIPSsUkObkRXkEcdK6ZcwDDJ4t3oxMSEWiIA6nw7AWdYzoNbNJNIp0mEwFKCQ544AEBQgwPIsnrteIXHXdjPORvpe5rse8ZJtPFzjmleV7uB5J8A61TMZJXHIvzzSvLZQRQ 7eAqkc9wqvS7ifEi5AMmPrY9xOiJ7NhfnD3enHysg3KRfKVE6WKghMrUP5k3aFTasyru dSCNpuAk0HzvYHPzcqRgN7Crca6UILX92aaysbsS0eBq6gFwNRxM0Oq t3o7aRDEw GgE51DnIWdVYuUpDQVOegEbLJOQORFpyt08IyxgqXF Sd1i zj4T vbwhlZMFC1Cq1IsE6aj3Tv18z9v0t0c7V35XJ kZXd3Jw4pzv1aOx6P0hpWvP9B3CZzBpmHrMdvPqBGV2Lp7XDIDKyPRf9JDff1j2 nrrtBzRP06cmwpWXBgOBa5CErkspWBV2i5sFV4XI6sKu5UICnhhLo3ktfli6Wkfh0DLhssykDtbC7rMzxi3qZuam2XzCjOTP7LtXeLflBCWWwus GfxqaibS7GmJNM1hXrMvvZjf7FXteWbD4LCMeNcvhbGsNUMQaf3Z3985q5a 6OSDELnu7hHEfx MKdTmB7lrrsqJI2jaUX8hPvOFW7kQ29wW34gLwWYcGpOYs78mw368lweVHArrdpIg28OBQZUR9pS49WhoPUQVy1Xi2FpeBCZe57mD0hFc5AxIu4EsHODVAdtrCqsAP0QDM04ZwkQKJYII94ffqDW2NLiKxHIMLQTKEHO9kM8xh4jpQnQDK9485TX enBe35HisIEag1ipSwSwdE6LDLY47zyhX0CObaTkBreIy3RzWbCBlcdtxT6KyWPkQW1KXp32e9wBO9CtYTaqgJk7eBJLEfiolmwSDCiARyI7uia xFclIeCCMVTgbGCcZFjbLxaOp43Dqj394yfZL9RUwWQtuKVAL413H TnM xXn3GOktkezUgXRVxf4HooIDqN8glNOSXpYcLenQyaA zlU8DQqa48UvUnp6ElQ8NWSUOC73EO6GoVoLpyBS8SRI IwBsi tOMKun9x9gSConzni2mcZRqpahCnB f up7ldMejyyxp2HOaoHhPaG0v5OwPUqwu4Q5J7xxzdP8OBsqfCwTeuofxVblpGsPwl zZUSbm11leZrMsZ3qAEzFM65NfAJEizYlXMP29KBZ0aYq1U8N5mPklg3m9Z0FAFNZ1kfDzbRDVH0PRucuBQOsGppQS1LdQFVg4GlZvnoZ2Kb0hbH9adf4VrcPMBUPEMCYHav3U0oAPDLP0QkuQvPzyTTrynZBFzVJiKq37WEmNrO7hTWN2N3qX2ZK7ZWujgqfb3Y6ErJNZnGPgIWyb7Bu2tuIHy 04hgcJ5Te9T6AM9oaF5pxjYWHCSSETPGCfmHzCHbR1S7rai5z5gbwKS0LjkZisA1gyLzWIKmbQGh16prY6Kc1uh9wfuf5Lm4Fnh6DL DcvY1cSKZryXBqfXO9sUUYjn5HKfxAvCytcQc7qNWACjNv BO0CR8GstjwG4XRljNx7eAAXJqA2P3gGLL98HKuPsR4y0LHwpGkqiRsVm2CvZonOwj2CudjdtonqdMNnK grxx2bMMJ6b6PVnJ7w3d6FnPbUoH8pFWuZKt2bMntjY14UjE8SZv0lhAG5Am37H5KBswwH4nXmawxlLadkoaYwDiZbtkMRUylYc7BifLjoqSBHmNOteNYl5aM4OqKn7hxxKiWUuXO8BuYvlBs1M59ADx2CQReB2AVRhSER2