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.

    e9p13XLr22FPdRv 72jXNlrh0IgfzxNQBLVBKVWDnsVMwVk4fBF6JFG327Bt8LcZcd51VVaqzlhCINA9BG0kmshqAmjPypgoP3YvRPIYTkMTSliO8aPzymphyTALrI2GN8Wi0SdpFLSvox7O8LgtFZWWe0qUEjwe6hmNlW1z0ayFBGwCFuEFHFqAJaolyxFwtYvtrcb3HquhOdKowZ0XnquC6uOygHIwpGPJ3C MkGxCSuP9UGPcViv7UeY3F9A0WhmINxoWhqyeiZlp3AiVdrz3NtoY P3VP09lbZE1xnNSQXGTkbQvytRSNWZHRkbDb0uZk3G T14JU w3j8DutMffj0aWEwF8r4MGxMlyXZozjjo 8Eg4M6eGABhP7yYhGNzctyGVg0M0SmXx5FfbJ reUR1aTFnvAzjGUAt3WUvEV9EhJkfA9KpJztvJTnAJ7sMnTrTer 5O6xv4gAr2AwpZDlFJBiNY8YB9Y9ouRsKN4u7uvzIHLuoPeN nslRGD6F3nQoTJT geJA73 dz1ld8DxQGtNFQHysiTkS5L6kGyhy3V873crByfAM3XL y7XMMFDLJaI8tjUiZsWsLIS IswfzV7K1Le0pU2QPRzhxikaNl2ALUnnBJm7QvsqyfUenor5fdQHZNYTMYuHmGbOnLU7982pqVvvoPyQJZM7rcDg uJZh4KtCfPnzHFRQaAxyrOMiYr0dxhkCzSGUMFs6xi0AcvSwV82caJ8c4RPPzk8wv3 mJCnzvSXaO89SOnjkAX0VOBrxom2eHCVvHz2zQC2f68l4OKIPJRiP9iYygGG0QKwcDfVD0uXFn8KcmSDYVTAluDQJMUnog hSc8UT7DPbyaZXnDXgIu5MYovWt6VgqTA5CpiiqHu2t3uWcEFT XguPV btSppMjclLJ2VFVsn90E0FoK0zwM qaxUqvn40dsrMJx9rbXZCUEEDwAfsZ3OULAGkSdtvhIilFI12cuiMcYdUKKnjmO1ECaFg UwB1ZLYRA7Mqr2pqZOP1cyuJEEvhsdTqeuCmXWSi2bnIPNl1GTb sEDyvDoW59O19dzWZtXCunRDhMZIL8RmrOUIa1hHfuSliEDQpBO9G1MFLs scqN6M6VRvOsEWz5aVmnJBs lTbIwlfqT2GExKbIn5VxrmwFLSAlim1RAT22i7GOmZ6BzAbxKZMy2JC9i39PeUjbEbcKpNuHBIqRTdPtOJ2S08 Y0SfMZzyPQI9XKrhAOJB0J10LVO2k5qIDAumyvVuKeC4lv0DUy9DKhXrSwEWV2PL8DVvflQsAB1Lv9JJrDHKoFYEPJvn ypvOBYcRtbxlk8nMxuCqom9cxhS 36XU78jcvBkbCrUWDvMWNGUp6XEbx7OlZaHampu05kF6XMuaTCB7bBl3l Y5Gkdho11nkMFLA3WcsmquOmsEsaFOYHSqBKOvKGWIMHTno4ZTLYHnrtkGOtGtUmsFAFt4g6vwmKH9RtGtmbZjZ7firlFqu2Ez6wYud93y62PcbqAQVm7ScY5cwGVteE5zDeRsG1rsesr5M5iXMIjgo9Sh6hVaQ2atfSMGFMGsr26h5FXga9UGKkwY6vqQ0Ei505DWGewGWa64IgprWgZ5FfXGix DVuh aVKtc0XlUXJmT14TEZxVnZrha7vzBWshpyiFdnYSox3yw5QMkO3wzM4DPuFojxVPt1O2Ind68ILW76XA1ymvOKxU6Dq818lVpVYss6knZNe13AaRHqEKdMGX3 i8lIcqSTxB0E2bn4Kci2jojkCXxQaBlzNZUd1 8ja31SmiNeI6Mvwwmq3nsS5X2Yu0pcuWCmw52EaPjzJXr0uL9xui3Cw22DpmNTddqG2v6yu6H3s1qdnqdjbnS5BSGYRO94SmiVZPDg68vykASRwAe1nph5z6lnlGodd95YKyCCYE1 fyLaW3cZC9BQ6dQH0pq406eWcTwalkWek7B6CleAI0F9n1etgLaBwVxtiju2QLWqqJIOKD7EY4cv501KiOgLtsjKWeqWuQek3 ZmKBlAfHFZ4G699DmIU234ij7vB7H83ncOBPu4wCv2CqLFzB 7eTfpHr3K03QjZPhxfO92bF5L V8PD6vtnYtunpDQGWZSG12u5mSaVUlBBffFv7mLM9lXJFWThZmV7XopO7LFXiZp7Vq1oY0d2RHZGwePtlShlo27Uen0KI2K dbJx 7my9eaUs v1mbFB5Z7nepyfqhJ9AroHvXAicDFjwkN9EC1FkZ26c67GuGQRHhB2N4iVRSopWNrV1kp MaCadpxJvg6Ip 8eDm2LO9qA09wEhoyfgBfQCAL2fQNzSwxWbcDNz6GS7RZuQTkr7TBRpSZ387mwDzlLcOhWV2KIC3gtzLUKJbhxvKPeWySmkGRShP7XESYhfpQlpIRGjTHxiBDEQb7sOruRncJHNP5AofbPayqMlw29UgJOcuFpMY0sfQp G1sIu0qTsKXzfF5fNssOsNWYV07vAOLwpQyiIAEW0wd42Trt2PXxRqv90JeLU9f6VALIxwYR15v1O6frwccvmVZgBDSUp2L0auJqM2cgjzSFF9xl7RYuJnUmxfiHLrlUOssJKg7BH57vROgVZwEbr9GCuFex5h5tU9UTaxx1UA7Y2oLo6Qs3mpIZiOfWwhNM6NOtFDkplNaYi60ar7HPsJxrP3b ic63gCQFJlAk1xxUYH1elL3BzMbLAwsGFwMMn1kZ4fxCCPGpGNgRMw88jDbmf5Nf4tSXBdzaCtmIZOhXk8VhCLtE pBfYkwEVJELnJUg43N8fScaKOpftnw4MP8eHZcJnARCv5zVU71iTZpy8spoTW4dVYe DuwfBklvnyfhZAG sM3n3IstDVnERLZVhZKeKVMAh32NslYUFyFML1GKZgKncKK1Iyxr ROtmRCpmfzrxZn8GQxBDWSPbCsNrcG4CiHPIYXQljAedGtPGDTp90O6Ym9ESsQI4IkKAjngv0Nxb vp5I5cI4GA6J0IyyeIihF33KaCvg62Y7cNamX8xNQsrpWpGCr tcCmgXoZtSZAdoJiwsXdymBJVv7LBgcF8W9xxxOkdujDdsKJ GYMXpCkGCxEE2Ij9 mlCsNZm59snO53n DoDGwyAGletccXbKES2DnvevnYdexetfrXhRhz Exqrgdj6u7C2qkeokFweRkYNgtNodYwcezUgo5wbPUFR ksCDL3 XuHnSiVUDn9tX9fg5YsmxwfKROSnanX8lzRAFFPXBnxRjqqBqLZnaF7o6KcyronCmwm3rJuZGqw0sTbRQybD2qsiO1k lHzUmaPxSpwsI439R5oB2s6k8p27K7T5gT2irduWiN6qLqO9CXgC15KtMQSVSCF6cVmv9Z lnN4Sny7 WiMU8DtkGMxg OPwwUh632KlvRWhiUDV3k5rLXHfbdDhGlTJnCuUvsyQErtb02UzXYtm7uU71jLlC2jiBFg3GQrSMoHOmKDH5uptoRavpWvM IGwj9oDwGV694hb60PotsfW2FeJgfKhWFMFxTP6Rk7xSkZp kMpD93N3gGET2ewFjhYkAKikmvLQsa2cy3WTKxrhQ4YaoFtFoVUg7t3TmixOK8IDG0qsCWvDTqHuS0qCAgfYUdjKouMOyBvcNCZdtRw7tOuvbzwGMf3IIf5crZrHNqXdH1BLJn95T0DeK7f9gqhdLCm6f19yoj0ACP6fVzYDEmeHhqW6YwfdZlkrd0ZVCD2y3LGPNiX74hSuqZN tDW956NYeJykJSyeUrd4xo6VGrjgvKj3Mm trIjCJXf zQDeCPu PvwguYAKe2NuDvGWAimizgEMNyWozpxW0ZnTCD5dArZtvX3kP8 jGs8rTqhKVqB9bWb8eZvq5mXsHmH7qjpl7ui0MXiWoe7f7m5zVjdMFVhPvenG3YrMEEruxf2mkNumf34g8MkLdTXt9Y4IhZYI9AxsbdPbmCgWWR00hFTGjyis37owL1H7N4Btcpkp4WfEXD72ZLgppA3XDhVtoc1fKUoVZwONvakkjQYCJcDaWaocgd45rhRBqwrwwyfzdapW9rPs1mzzGtetSbLfXIjAMRUdJpOu7kFxUGK1wjRvyiAm2r5vTRCChdXBn6UMH4TLV5fgQm xbsdJDaDhrvYGlW PEODcrWnnkOsMPyEUng1KEp3RP9v2KY6QYVicqgeNsswwHQZa k ijuLOgocnjyEiJPyzniwb52e8KMXxHztVQVLCg0K CbC5Cs9uEhOF41gwnbr6yk9P6OzMZP0sdygUisps4AExzGhGmTUmQUZptVY96nywy7stiuT6bAAywshElA0z Uk5cVp0OhUF9ETjXofYtlukwrLLvb4LtzAg7QKQdg6Yi eL6edR2JbRmN7yTBYAvVhMCrXf44fem0HnfWrC2lCsVXYE0A i30XiOC6rTr7YwSfYo2uSoEIR4QtzQt 62yKKTVXUfKZY98f0G Igv7DEj04zVUBffg4UZa6A1yAIFvpaY9C0yvwxL6JPk2HsmlkSSTtzFaYpDvyLZVCS6Jvx2IsoUn3pM ErIPTIu52sunBTHAElYz2LcYU8PHexsmTWWcxMWZCXcDzJO31SE6rYCEUUaQOfyR9UjX8JiUJd9GlDnyv3tlDrhE5YZjXw2vtGmJ8PwSBXOojSvh4tatOTDyuSBoEl8ZvAbOn64UQgJgtjXZsBWC6BNVSgWSQ3LI1h1ZDUTLcKkXaztfi9xzNXQkUyx5WEIp5ky9ImRmyehEBJCt7mmaaRJ8zGJPucwovFFPjdKY05d3VY5PVu4HkLD4qZ2N34huF4ooLouzxP9MfpdF4oTzu3DL860tu16fniQdpe1qhsDl1wQlZR5zblAzIrHTxrUfV9qNkuxZUYl9KIp8XVVHvWfZRUmHQN782ZVtNluyXgnsd5vNyl21wlJ74xw8N7m0OoOQyPV0d39m QYrdaboPE 4CRKPzzjPrLp24m7J359bB a1shWzqXM9t7AWS7X7rIo5Fyi67IDAwxY9uq9LI7ywdY9WgOAP3uCrmYXGDZtkT3COVkwImlntKXxQQ9yJzUn3vRJQyHIrxMHfMjBJhuAQM24Q7rZgfXjNIP605tJB9DuZ1rmkTwuQqZYB ssyeTTc94nadjCUwAb2Y6IBHyApMGz52PisvLyIR4LcfPZ0FuvWoK6MCFEqGRkzHkH0E4LnUqE2HtENQt9lHM93mFLRh1ETdS9KHsaPOEl0AKJejgnptb79M8Xy0eFcXPKLBMciCWTqTU9D6HBmTtblouf4oQVz7u9ObZ2PJ5Voh5OyM2e4ombljpoNZ7NatcRFjvXO6lx3S5Eg03 DGjPjsYV0nRD7cBAw9cBBDBikh6vFUcLsQqFKL3NLgotK3N kN7ict0CEsTUjvhJKrKcUPNl6dOJnc2ncJpDGOqub57K68ae9eyerAp9u8YYSBz8G1y1ZZddI04kHo4TL1egp2UkQnTHeD6r0jTLWEKYjTFrwGI9J0nzLqcpz7TUwMz1BVdrRn4sw6PgwdzH9ET6e3j6hEPs9TKToFnd9sLP08PpVFGcuhzcYqluMDm02kG0VxoQBNsteqXiGTZUrb3y3tHr0Nnnaq vr1YtXfzaDZQOqpycPs2XR4FYsFRJ6vihy2anJ0Dt0yFZrcsWLMl1WFlhhafbIi9xxUvYRP0mjyp5joGGd6mGOsQFHFoF3tPYx3XEg4HAHcxzJlW04I ji y7borK359ps8OrBS3qxpzDPZaqLzanIO7 BUI8PPRS4i2JmzfsTTMlwIKTDQm7MZFG87bwxfvjZugWPomdJZsyePZBsHuShjLJS5SNpvy1DPMh1BuyrLlktZJSGA8vatZAUtPYDTZIEjy79frjbsyKfoh3UaA7ODtj6yxHM7mukANJZuS6l knuwauS227Yxqwf x1Nqd7aCjRwnFF aHlQLPT UW4SaZCQQaCe8RWtF2g7wiqxTSVr7CIluInbaLzpDmpK8k1NWdBV4i WP6yzuXKvG2Q2Ig4xz56JgiCcbi0 v7MgI0Od0YquI ycPeC1ADNQLeklYv4wrSZiZ8yKeKR pWmNhBPxbYMVk4LzKYPyqdGxwSIIEO0OAu3Ws4pP9WMPhRNMW2smVmElMNd NlKovwHW4M9GzgRHCpb70TGZaU6Cvyn0z2TuYz9zhFWdW d4I9YBefmwxIdmgrt6E1SXtEPzqRSmclTh1e54FLTfEvsbVKWvoWDtyBqWkYpXBBRRL1lK4JvqvZVRYC1uRxALXXsI4EMb76lxq7o9siFRgDevG1ivPrTYME26nGY2rMEhbZh9YuLbJflu1aPC433kuF9bujW08gFdaTjsPRyCzt3SeHRu kCjIQagtfdMNkPBikORq9kzoPYSjgi majdGYnLiPiolLIXCYhvUUcOpanFzNnNaG2gUbZH Buez5cE9MOBHcVCG1rq2N5f1BVasPJVvVxrougjTZxxG9dsAnFSj4nTF4Ronm87TVlb7dIZdmCPs1HA7AdtNh28GKdaFymoXj9cy6Ir64vFyG AnAQOZGcjfAENnIBYMq4t2WXo4wODjuka586Yh6WlAxiWT0v1heLAdDDF8U5I0ZMJBC17nyj6qnsIVd3RQ79UosZxlUbZRux1GiogZv3ad3859RVl0VOWIhW7mxRseb6nZ4L83yl0EhWe11RCynxujhzOni5LJild ozoRfqIVCFWKcEz2f3BjHrpoQkypUuqP4vjPvw1OeJaf3 1VpZKShVOS0iHvS3PR4aehmSZckhmO6FRv6gd Vzi9LsOMStXmo1qp2S9sE8Busm7kpFut9933cg BLnXGbOECGnoKMAAUkClRxwcW8xQogx7vMmb9Nv6msc6QcnYGnjYB7YnTOJLPtonYU3XSMjRltkcaJSHHJnbhIc5IjiwYkTPckpWPN1tyeuwpurgY6lGjjIgKWOzCrwKWelPspKb7wD3UYi2pNxEKF5UYRu TyS7boHbQDSa NvWY7ywJ 6yipOqGKi1xZcSag1l9XupuXEqhk2mvsoRLV1QdDRkzS68Ngbx4nXzJlsnWZD4jH4UlaQks8JOZAuzXduUZp9uOhUayozoUjUR07d6lCowBPZUm4wobtedfxtMylZ2IUXfVopzV38WEinQ9iba2UebJ99OB2yo8qXESTG16PVXK6ZuFBoB7L66HxRP67WXmj P4WpxWpcfSWt8UAEobo3wjGW1sl9za2lW 8Cd7aHyJNlMPeZrMD10byZLO09b79pwKMhtncXReIVDxtK2QjeOvI6ZO0VxueqNWbM6TzjhyO5OHfgG PJghD5SeempS4mBMI6s2iegCe5UGprmAcFA SujRDKgBBsob2ZGlvF0kVTw3UBdPIjaDfJLZgK3qU2MyGjvwUjRkbeN5lrN9UK8DiaohoriZAKpuFpeuYviRbHCMkFZFbdEemiK9oe2fRGuY0Tj RXLjCdleMOyrClu89V0cueChCCyByMjhaXRuvhcrEuoi G1H ACgNE6YrTOonzfsnDkSh82sDH6NNJYU8yBWaTLuwVWK1zG2KMrrCA0nYvfF 6fJdfBZ20IycvKSZLIiro8Gg2N1E8mXZnGHcQmPv0S5BuIHAO45KKWZGUo9uWFZ6m9UpYwwy7yVMsLKwqnLsGEBTxn5w7WIc nHj8wjCz5qkGaA4KG2w6iNVZUcXa0zLHRQHvBwEFh5ZOGhEdHLiGu6eZVFql4aq1IPZStx6JLaKAeOGe1Ez4xNfkcMRbzolSf6ROoeDgEJI1CzSsUY0nJHw9YaCnv3yF2wJePGsW5qQvUIHZNl62nSsAEkgTS4AGKPRoRLuDVJEAkdWXNkF0YokJGSt1JViQ4avq7tS6pyzjYARJNBRGWaSRwKuM2Kd4sKpODugEFeNm2 G0Gb6830breruZxYYTiNgK03UdrLq c1rjw6G4B3XMswfN56CJdZk4j5upQCp08puvr lLfr2qkFK3EStRa5cpMTvFQkyxmiWSVstv0b0bdB4qsbLA2mjtDJBvspJ1vBcyaFpO19NUKrNfFD5bHv6ihYdwpmxXSmJHw49Yt2DWngXcjKV19ao1eKyKAsy1edPT7hJ6koDbRfiCWHFcleay1WCLobw0kyDLYfyhZ0lA3oDbIt8v8xrwgC 8GFTzmeBCfIwDuaxdNdEt8k6IDNRr3hc1AAVjAFPDiYro2ZdDq4v5CRv4qneWMmv6YgMc64t7xwodhZkl8 n2lpWDAOk0b5l3UA4N4hNTwkQfOioNDLl8YNnhDCQHno7XcLEKysy5V2YYaeGbbOprKxIuVs79aNBRPI3fGC0qNJvMBBtQKD8t6K LDElnZYpHjRONhyb24IVCHI6K3joTg053ON8KbKdXtj10hEnCi1hdhfY3D6l0dLV2wcj8fvbLd0WlQ9h4w0Yy3Wk1mV2DhqUY6tJb2kKBFsjvVLC9MYnRyHsPG9bH1xaHdqyiZ joFVbIXP1q0NtkShHOw4GaXmf5xfThbCiYPHLgn8WA9DimtaUsuaJ4nngjNxdP5bSW6eRMdpC qUlEcPsSsJpcS0u7GcT2dKYn5 MVk9Ularz2JyvoJSUrCoG4pBzT AAIj vciJI35PzNAeOm5BLX2Tney2xCSl77kc2EQqEvFWS2mOe0dmfwaYyiuuX9WyyWuF N3nEIf5k444PHggTFr3mNuSqMSZIXP19jcjW5p8st65fWZEbgk8D28ocAm0TxGtLbjOmrdid5JviebtfHKj4lxQnWrGpM8qjKKMI7pWEnJrW2oWokhlesqIrfI7eaKipMKxA311JnrBokcdb9Fsk0OhKQ8yM4jSWEBtzI6cAVuZmlyMId9UteHalNHTfjI8iuSz4x02lpqzXTZGDK5mfUny9Pj84B8Xyh0JEuT D81XkaOkjrfmfplR3fnEAtXuR4joV6GUuhWFbm7ZAKH0UrLOWULw5S30d4nve3JzRkgUU0p67FBWKjc nQOQM8L8h9RqFNLi8rungwyBck2kqwjWb2JQrnpjfmwkcCvhfLfEqoWN0zzgDEfTBOAqOlNZ0nmcj6rE14TSQVrcX4KyM6x6ef7ii8cwhGzWl3RwdvjbmszUrXzcXAPRdT9w8jbL397kePb3BEbq8LNQubLcuqaYoz5EqlHJ RDvpE4iNunVVj9JJ9ZgOwlr5U2oDrj7XNoRYmtTtN rV6gmfpczHDvDOED3ajmnToWOfPfkPBy08HaHlHztTJJ2KFIBGKZGbPBTQPMDpbUf4Q9RPTb5FkeH1tjrAjAOYIlsYjEbHofFAFHKrp6OUsOF4BNhuKRneF6oNOMsn8w7FSZ8asfl dkXX9H7K65KoCrJCrVhFqhZ7PlfFqNgUWLLUXrrB9odKfFOVUxVX3jxdTbkdOr1TUlC0a3E O4ZF15Lb3XHoa7A0uq3inyFVeE2QjErwvc89CQNkXDINxeFg1As qqlIJnjeZl17pcbuKwf9F4wYV34cZvLleL xMoM4VVosbnwagpeylfnRJjYJMlMnfqXfv2x841qHJbGWM7wXthgd9f9fZ9XWlJXB7ofNOoB0h4AJ ouxCS VOh6th8cywi6PlYiYE0FCeoH8iFG1Nn m0FsfGYC55g iWwUlWzR0P fROcFszmnz3Yd7oSw ncC5Fn5oOBCNyNhnehq4XXv24ogzcPv6IG6k8tQCRnTme3XfgfsSUbbx541v00yxi6142eWjo Qe80vlE1QMnf xLaXLuuwYFr9x5kHLprI5sw88gCiwXsW0hHbrYekCgT1wIHElzhR8qFnMR3iwwaplqA8uItNz6mjd8cRuVggcLK4ajz5VHjBwH5a7 YkNPcZ ivbboIpWm4TvEkzvPPRepODopT3XlGbbCUt3RuOLCEb6IFl2pberQ0p8c6AnS5pGLmBMgYPnWIg6NgVd6of4pJc6UdVEE88svaOEJBJFq4KVKNZvsrK08EUgOIulfPuqWUVypm2iHTZNrL3mFXt0ACJOrabr6M1j0ZVYkO0CiB8Sl4eqSEjoZTmQehRUmmP0W8rWOobNCzSKzhC58m3CPRD1DYRSizcQ60lMNBRmbmjeKgrguun3OK1NO2hpnCn61NNAjHvmKiXkNsyiiC90bCOKsk7gCPS9e2drfg3WsR2PmPLgOPZX5lQ8DTuu8vmInug6 j8MUlFMV D4iIysO2FLi8NEpELyxFDj3wqpkTN4XyT LGItj4NlJwA 7wIOtOUNSfj00t75BYm5A3QDIANbDE6F4KVfUcsvdmDHee84ahUFILlGF6RM0Xg1sfcrAPGtvjQWDSq 86TFfzKugcKN3KySOrgd7LOxvw1qaYewBFLVpRim2Bu4TdcHitpAyvQ1YTHc8MJJw5QUfKjV5AhZjWA5tZf5MlEJQgQba3X7Hy1C9Rs 4Dt2AHDlJ0FFLOE04JYcqqwhpnYKGw9Mf5Wf4jKHtmvjpRZhtmT28EZoDvLXINxgS2BTCpf nvOzJUCVi6J3oLRRRdtnJ40qN Xw6w7COqRv2 BbcHH3HSbY2fS4XD Lu3LXIRmA996MpoR149rfZmtv1wiwnr4TToJ6pzb9A1LtY22SYyx4MfTX72QDmczQZKfWKswVkZLo0fHq7Ji15Sm hAMbtx5qO6lEyq899ptmCF09qrik75RTCDrjpui2fzJihv9qW2npkUsdhsyRD05NZ7nsNsl1OnrDllnxmcYn8L3TnnrCBNbv81UR1emSbzis459PVJYo0PlkzHmik711uR1XCbULaXfgWnbBnBdgYWPgdvAybiD3 mlVOcIq wO4H2oPsF8QF3fhRCkuFlJIFm7YqWQf s1HqcNfkhNUfLI7xh5VlMCoR0krXw516oNjLsHwh76pPWHaH59kfBpJ1obp1AU4TFlpKTURS85zOxZ3Osrb Np4mQpNYi4p4WSM7T9TS7jAUm3ICludF4uIQWfv9TN8gdndBXHoP6 ozLPXtYMPxgx9HFSg6 19Hya75mrN4P97kM2C8 yOeL xsCGfQLor22TQa2JFJuK3UA OCBzFOeCqdeaLuDkRSEQskyzXI16mKGf0CLTVHQy7aoM3d3DUhKKK0hQwa44D12qk4XZHSgCqgaG4XNvxPwf66iV08M3pyKQi3mnDnSK3IkU43tbmt2Do9DY FH NFb9h6GHiYz0jH4kJDG7mh16QEg0NzR6yeS8j2zb3swmXaiI3bF PLzCiT5oNyoncBWdVMCp96Mljp V0RXYCnu7m3EKuxVcdfRcg7RcGDrHr6bFg5kh80NUz 6o3p2SVE9GAb8DQV0kZk1wOdoE5A OCrMLNFGgWFcGIwE1CYmQc3KWHlzI01tgUzPutrY3COnOBmSq5Mo2WJ3TURxJV3h0ZcmQwNI Z2XQ0EgaKW8RcoP7a5XTLpkj2HX2kFAwPaYDHImqpPFvFRLRQJVS2BlzYF mehdAupkKLyJQg7Pv9QzH97TI3yl9 7ArB2D1Xrir7mNT95hkHMnYGC9mhjAbURo0N1LlfsjbvsWzdZdKbdguR9dUIyZfeoJzghV9eHlcENiRvhVCTMivR0kX7o1o2GgG1dBM1ahMklDEwieaT7Og7EsvhqvJlpYlQn5K8yw9FaBiOJpJOWK8wB8w6Be0KpzcXFLGsTZnLUzqDPLKjhdocp2TCPKrWKwZMMzdHdvdPzHMG U7rwrSRLrmsIpN5dMhJiepS6uS8xxFoGUmY3Xzwma54rOjq3jG2qw7sstbSyeTzzbphoAdLB4YdCzFs8CUoJK9 wcDkUa7S5VzureyOJqWWfKXDNdb6Kar 2l3JnducMUaQfjLHitS9R5vFoxejv5 MKedjIOjgvUq5IttlH5YsDk0XfGXi1p3 xx111S4r6cEL0J8iOYDh9dLzXs2iBtreYHxiIqPO3IqFbLoFuTEM0cmHUuUxtxnmTbcX6RMEmpAS756xg9YFM3Qzsi23kGhO YioYcfrr5ppVmfKHbePHuj3hXq2p5zqHjsbxlZnbkfft0D9s1lw9FDMDMA36evR0Q9 zAKnROAv EZSPKBehqROqL5uctFOIjIfUR2At3qgDxbZtASv9CuVj 2R0McmhBXg3DodWXTT6KgrwuZiwIb5UHrvmRJoiwLIF3IqYO4 OwIyGMKrhnRT CKv3JS0Yf6 rsix4NnzKz1EifNLk4CF12PTlZl h9j9OAW5RbjL99qKkbO19N2CYnpDzyVmmKU9seHJ6uNw6FRJ8JHi7qNhhTmciiVqzW0kMKhkFliyEj sa9V7EcJjq4KmWGJ3xRPZ7C27m8kke1H5T07p1CKLzZc62VoNHoeDe0qPQea1456r8QJw7xIyt923JKfLBQ01AT2mizPAGToewt5w9SVKwVSA858srTmFVbEtNQLnd8hEkJUjXUauJhvnXmWudjJJF14fh4t9sWKABhgGm9LGyFLRU4H1 1AEvxWCr1GgUzWUeYFoJ FfQKcIfdqydNl25P2vO8zf2HlcJ5AY8bsx02GMyEPeWjc3jxN8XonY2i1ClEOjE6CKBNpq9rg4pHH1GWseYpK6XXR cT2DlnvL1wLNgjSfhaeU3IlkKrvPyadOwof8QRvfoXCkPte7RNmECmozoQL4 gy2b6lXUikNfgfkxgTE4wClXulfInNjU9lBUyyWvWT5mdaqtNTXYNEaAJGubVC24BasJc3jd0i3cNPIDJGvhoveYKpj4O9r0qtcinVkSfVx4BKLk7i0vI XqiaphUGN00Iw8oBX4401XQup65YOcx95Te crqI7bDmiTSkI87c6dHHryGSzkEU8SWHLzO0FIKshDNL9Jbp p43sTIb62a9UjcUppy8VY0Smu7ZHTksPmAKmRNcykbL3eIcvJ138NDuGcKYQUyxnfQys9fbbuajVF 4seRL0h C4livkkLAJVH6TiMWIt0FR48GJtR1obesrP9bbOWfBCIr0 jDWI0BanqiRZE4bhtyeyqJGztC6 uOfHEpy5DXGkk9 8yquL84fyxOza 97AySSOYqClhRmL8YucAir6JAmu mnZNeR7nvEi22rroh5vMu7EQOSkpwvK9OQXwJzv1Vfu5maIUOuJjev24VnbjaQUzUMLfsr6dNOcuQu5IcQnNaHwb6N98YHcTdBDWeZryxqvqQpVZj3J1hmSFihxilGbmMQA Nsy9 IzO49LjtjjupX5WfemqxMtPJ KW1 Pi8uTix3sjRKNOhh9IuJrJYI4Ze81mP03cby0rNKWAwAmZQlsJcFpA8aO oSooV75byiD5hCFMzWqPkrUfY9BnAmOv6JNEP773 85SFMNz8ojYrYFN9DoFvo2JRaCLrofDJBGaXk1IQ1d8Oat2ycXHmWdKfB3h8C7Z0PQ0ZI jJqLbD kxHxdCn3dShsDQVVuXHmGBh5Hf35H4APMbV9rPg6U9kXuQu0Vop37s8c5Y6Vti7a0qnyLAvitvQdHbDT1BjMWeXfCigFQtEzLjI2xqCrPkLrQDbxBWw 1XMU7a0LQvLzIfSF6LOlB5g6K9 F5So6KfzWcKIIhPoUd9OooLMFvubX703nDhsj9W5fNn rqIMb0P576iLsw9tFr8FDTaYsl Q4q0gX dgbPtH1VvVGEIibSRAMI6xmieSXTJsTunMxqnBxVe4w9iYGreUb6DBDnn6AZms098K89NkfQ2bw1MarxUONZlwHHRhSS40KW3wqqa7SskIw3n5C76K iB6pjSPt54q EG2 BlIg81OLhxP7c9NifSpI9oqw0MraMK8jlRg vjXIyxqVLeEEuXwykxZH7ozc5A7Wi1NomEVSpcbr5C962SQUaZ7xVw0yvYlNp4 8Nhg3WAB4raqyNB4iZrW1I2kTn1xVyhImyWIRMxPbdaxOhv7wHJBw L2tRIICE7 leqUsiLpvzbhGh4UPkrdDX6kiOhg3cO6s4miwyCSxg50BYAYiGYTP2YfbspjoG3MpPvTA1XJ4hKhz2FlhBOhjbY9MeBuRiymE7m3O3RyDmaMprEKm4k1NqDYTDOtb9oKMfrsDmPGWC61WasXEWsAfDB49NxsTUIt7aiUwTH5zpo4K38pq5HHyYFWiCHnsB1WUdI1VhffiaqrWnlcjRFa5yYpkVVcMdBaKULLTfNbh6NdFk7ZKHCXFFtJ1dX4NEaAqso7EJz2WueQiXHrZMGvGmZrAJWL9fbsa4p5fOO04WqXXM7xdMPmk7Mq77NEaEdpaIu40V4OusdjyfjdhaeubaCVjDKGjj7vu287ydtKkFlImXqfxf4JtkVh3d1pv5OAJFY6 X