So sánh giữa 2 dòng CPU đỉnh cao của Intel: Core i5 và Core i7

So sánh giữa 2 dòng CPU đỉnh cao của Intel: Core i5 và Core i7

Vũ Tùng  | 23/06/2012 12:00 PM

thích

So sánh giữa các tính năng của dòng sản phẩm i5 và i7 của Intel.

Trong thời kỳ AMD bị thất thế và tụt lại phía sau, dường như người tiêu dùng chỉ còn quan tâm đến các sản phẩm của Intel là Core i3, Core i5 và Core i7, trong đó 2 dòng sản phẩm i5 và i7 có khá nhiều thông số về xung nhân cũng như số lõi tương đương (giữa dòng i5 cấp cao và i7 cấp thấp). Bài viết này sẽ giúp bạn so sánh cụ thể giữa 2 dòng CPU đỉnh cao này.
 
Giá thành và phân khúc sản phẩm
 
Khỏi phải nói ai cũng biết rằng dòng chip Core i7 nằm ở phân khúc cao hơn và có cái giá cũng khó nuốt hơn là Core i5. Bạn nên biết rằng không phải chỉ có mỗi mình CPU đắt tiền hơn mà các thiết bị khác đi kèm để xây dựng chiếc máy tính cũng đắt hơn kha khá.
 
 
Intel Core i7 thường là đích nhắm tới của những người cần một hệ thống cực mạnh như game thủ hard core, nhà nghiên cứu khoa học, chuyên viên đồ hoạ… Nó có khả năng xử lý dữ liệu nhanh hơn và xử lý đa nhiệm tốt hơn.
 
Sức mạnh của “lõi”
 
Thường thì CPU Core i7 có 4 lõi thật và Core i5 chỉ có 2 lõi thật, nhưng cũng có nhiều sản phẩm thuộc dòng i5 cao cấp có 4 lõi thật. Nếu như đem so sánh sức mạnh tổng thể, rõ ràng i7 hơn đứt, tuy nhiên cả khi so sánh từng lõi, thì i5 vẫn đuối hơn đôi chút. Các nhân lẻ của i7 luôn thể hiện một sức mạnh tuyệt vời.
 
Nhờ vào sức mạnh từ bên trong là các “lõi” xử lý dữ liệu, một bộ vi xử lý dòng Core i7 luôn nhỉnh hơn một bộ vi xử lý dòng Core i5 có chỉ số tương đương. Ví dụ như Core i7 – 3770 có hiệu năng tốt hơn hẳn so với Core i5 – 3450 mặc dù mức xung không hơn nhiều.
 
Vấn đề bộ nhớ đệm
 
Có lẽ nhiều người vẫn chỉ đánh giá sức mạnh của một bộ vi xử lý thông qua mức xung nhân của nó mà quên đi mất một thông số khác cũng rất quan trọng là bộ nhớ đệm (cache). Bộ nhớ đệm là nơi lưu các dữ liệu trước khi được CPU xử lý, nó càng lớn thì khả năng xử lý của chip càng mượt mà. Nếu như bạn cần dùng nhiều ứng dụng cùng một lúc (đa nhiệm) thì CPU nào có bộ nhớ đệm nhiều hơn sẽ làm tốt hơn rất nhiều.
 
Intel trang bị cho dòng chip Core i5 khoảng từ 3MB – 6MB L3 cache còn đối với i7 là từ 8MB đến 15MB. Trong điều kiện sử dụng bình thường chắc chắn bạn sẽ không nhận ra sự khác biệt nhiều, tuy nhiên nếu bật hàng chục ứng dụng cùng một lúc thì sẽ khác hẳn.
 
Tính năng Turbo Boost
 
Đây là tính năng overclock CPU tự động mà Intel trang bị cho các dòng sản phẩm cao cấp của họ. Những bộ vi xử lý có tính năng này sẽ tự động tăng xung nhân lên một khoảng khi máy tính phải làm việc nặng với những chương trình phức tạp. Cả 2 dòng chip Core i5 và Core i7 đều được trang bị khả năng tăng tốc phần cứng này, tất nhiên là xung Core i7 tăng cao hơn (nhưng cũng không nhiều lắm).
 
Hyper Threading (siêu phân luồng)
 
Đây là tính năng hơi cũ nhưng khá hiệu quả của Intel, từng được ứng dụng trên dòng sản phẩm Pentium 4 trước đây. Hyper Threading sẽ tạo ra thêm một nhân ảo bên cạnh nhân thật nhằm tối ưu hoá khả năng xử lý dữ liệu theo luồng, khiến cho một số chương trình như lướt web, các ứng dụng đa phương tiện, render, transcode… chạy nhanh hơn.
 
Tính năng này được áp dụng triệt để trên CPU Core i7, 6 nhân sẽ thành 12, 4 nhân sẽ thành 8 trong khi đó với dòng chip Core i5, chỉ có những sản phẩm có 2 nhân được áp dụng để tạo ra 4 kênh xử lý, những sản phẩm có 4 nhân thật không có tính năng này. Rõ ràng là Intel cố tình dìm hàng Core i5 để đảm bảo cho dòng sản phẩm ở phân khúc cao hơn. Trên thực tế thì các nhân ảo của tính năng Hyper Threading gần như chỉ nhằm loè người dùng bởi trong điều kiện sử dụng bình thường thì ít khi có chương trình sử dụng chúng được sử dụng.
 
Đồ hoạ tích hợp
 
 
Trước đây nhân đồ hoạ tích hợp thường được gắn cùng chip set trên bo mạch chủ nên chẳng liên quan gì tới bộ vi xử lý. Nhưng kể từ dòng Sandy Bridge, Intel đã cho thêm một nhân xử lý đồ hoạ vào trong CPU nên đây cũng là một trong những tính năng cần xem xét đối với người mua. Nhiều người nghĩ rằng một chiếc máy tính sở hữu CPU cao cấp như Core i5 và i7 phải sử dụng VGA rời mới xứng tầm, nhưng thực tế thì GPU tích hợp cũng rất hữu ích trong những trường hợp nhu cầu tiết kiệm năng lượng là ưu tiên hàng đầu hay người dùng không có nhu cầu sử dụng phần mềm yêu cầu đồ hoạ mạnh.
 
Hiện nay các nhân đồ hoạ tích hợp thường thấy của Intel gồm có: HD 2000, HD 3000 với DX 10, HD 2500 và HD 4000 với DX 11. Ở dòng chip Core i7, nhân đồ hoạ tích hợp là HD 2500 hoặc HD 4000 còn Core i5 thì xuất hiện đủ cả 4 loại. Thực sự thì sức mạnh của các GPU này không hơn kém nhau quá nhiều, tuy nhiên tập lệnh đồ hoạ DX 10 và DX 11 cũng có chút ảnh hưởng tới nhiều phần mềm cũng như game sử dụng trên máy nên chọn HD 2500 và HD 4000 vẫn tốt hơn.
 
Tham khảo: pcmag.com.

    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.

    nva3ZLj3l 5dbn3M cnGe8KhYH7A1kho1OlxJcDOcHfAbso4t1FntzUEIUH3u0 9Aq2jm5tFCoQiWcAxS59g0Dw0N029nINNmMAz6naWggB4Yftl6czrS09HnIdFDmuF9N8HdDNDWGIuqD8NQe9ooInd7tBSNSiObUfcmBxxtC5LNhV3T2ITWSsjkb6jyZ7EDGMzv9ybCyZ3gOfQc0AbMT3HcAj4ekqE6rFzls id1n0WToLVpChlLBYw8FP4KjrMbVzoiMWuuBt0QReNoZ0YPCgPAvDC6CtTKxVdQp3I9iiPl0x yb90fmJrHoGhSZEyNt5uNKzYeLXCbkSPxWJRsXDE3owScUx8U5B7eNhbIyRGgUwZh5GyIzG7MPmEWtkTWFvmQ qssbqC K0 Y0zvU7ilnwy1Nm7Mw5p01pKItVHL3evHMw2ju4gvo6W3ESnUkHSMmGdCnEaH7ENNWn8ahrKja0hCU50wcbfXfuUig d9a2S4VmqA9EVko4MKJvDe7Wrjl5l8SbA3n8H KtDz8Raw6 MlK8LGLxdQYTYRZ0IOQVlpVrB5pNSZLl5Y 995JKQ24jmtxmw3xn6rM42 k1Lmn0tiT5wCivGeAvMHXQoRBJo gzc3aksYsT0Exc9iVUAvEZtwqS47LWu4A6Ogy4dDO6cKU9NLLs1pJpftrzC3Cv7WeLMsJKiGiEPmPP1Iu0sowlozGcmYEdtYvqgFdVo8jXZkUcHIVN1PeozCdSzSVlTRzZaXaq4fCSzHC0E6AVpCnRdWKhlwSJdxfV1PACO9IPm8BKGQaYQ0fGJZt0SPycZBo0zrRKrf5a6GnKP3GjEuQ4rbXbU1IXqI0YoTcf4W 2AZBwmSt0asy2ByfWv7dNgtYnSzA2yM5VIRoSYPightPw bvtAdvk9UJk6xL2V1xXaiOfxrVj XZhLaeWGbpyjTpCZqO5j474ALX6gY3bmraLlWUrNBqUHXblN71cILuRQ 4DjvTd1MciB3qVTe 1BgdeHCVHD8IwZcc2mvKcnCUyw xZH8LzqhwGIgzuecVnV E63zDmiu7stqCMiiZftKUS3ZvZT rkzVJkAm2ujWtCrbeA1W P1qgMT42ez8hrRXylBYD68GGxIdr1EwJBierWUjmLxlygYJaXRFf59hGhLG20Y0yR69OKqbtbEfn00ylCvq2nPEXgHRy XeFRCNRuZmFWyCVnzCOyDG4SJtgXsxTl2qkku79oFeaFJMh8x5J2tMcOf4A6sbs4R5hLbEF57VAh6bxvDW5UScXKLxCgqAXIn1LkpjPiVfeiuu l5lpVBnv39bFuTwnIUN3vdY2ddomYrYEdmYzIzZqgzCZwOx8psSs NrPkvuVjriAb3ShmNHOl3xhZV7SZttZmJRydrM1EQV5brZrXWQod4rSDgNpF4KiuIInbmeqICzlybQwIFMavTiDKBLz1SBNzJsGQraYp0VweIf0diuPMXtQOKtPZmZgNxZco9bYq6ZyWvvimOZwlBJTHSqWPOHxTsdPs62DylQdCdd3HntVRxeJgE fyb8Iztdw jpQD7WyOuXm848D1ilbBGjucBxoVbTnIVwFhEPmZ2NXYob9dwjR xfXX1yipR8HJE cXmzU fHCHwE59 yOFIxOjW1Ay4Qh2yMrxHM IQssVrD3XRA3htvwvaIDkyF40P3pQFgzdnim6ZSSs5HvVbsLSVbnSC1EohmKNaD7YgHRJJM9Rnq1yrrgb2V7ViGOJhBmWrX6g3q87XlFAKfQhWh1tVWnlYdUWrRghcrYxqOkMPBR5vtBo0kd8d0cdRWHaeSEYjQtcpzhfIyxIKijJNXwDTRqTDOYe7x8FyfsBQZCLAIZw1wCB0oecZtFyYlCPvfd2EVIiTjvs4teKutaw9l4NlVP0DRcVYq5xg2s2gliV3lQGtrWixkTIFACvd7vi7iqrxWJiP88cBUkrdEUKHnllKTRe7AOn sIjwlTYoc HvxWmaorrPiTH8HunqiJLAKuqlaAth3Yqg F1X13P2e7CapqnYWnenwh o5gRX3UHIGrk5B7hgLKCTyTtvC8MTWKlGJ295RSvORK3KAsNNCxumSsvJZDLlUhu4FRycYGK9NTxky1Xw0tTvQJpuVwWSGrT3BweGtqok9tSb9ruRkRcOcGyt4A8m7gas1NJwbrWLMnTy6TJkn51NkvJ6VhfSjlNPp9EGnU4uBUfmDDFbUv4Kp89K0GpPQHrs8OieyNWd7YOCqMFiEebj5e2qdFkv20dkCORu0Ri0IEHNvAuDyE lQjSQ pcQqQmvllZ7cwS8Mj9IeTDVuKmQK3E8d954zvtovcoYmLVIG0BgVNZEmxPFKTp3AR8VSjUliT6fVHlzig9fBpCMvLVpAHwxjq9pX4df6dRGk0qm5WIis6DKTnOp1omleIduEmMTLLaajNxZCtpsJ7jgexZLwNsLcQ6v4 ackfkPpv0KynxWqWMTfPuTaTTbjDJPnLMBOQ95IbP7IJ0s8524POJ8YeK3iaK29SaLtXEf5fWpDpjpiuenQD 8qmIojlnoAJ7ImZ0MMJMkuInw77smmUAAQo91cmGDWSDsnF7YO8vXFxU4VHc6lrtIEZRbLtfM3Lr2FLwEdgjoX87N2Qh7tFFzRpcY7iLBg97UfZPyszhUc21aega1vcDecHEVL1KjeEezIRxVqeaJJKbscPcurh7yb ybNgH2vdpgxQtYot3FcF2Wf3g7tc1vEZdGOLKZCMNywZe3OnzJx8Hka1FRIb8mummnxEpwIL2lf32P5kq1aoGTViJx7i8YrDNlq8ItNl8DHjhsTvtOPwpLoSo2kIO8pf2Agus53RqeJyD4QPwxfFLVk7MxYBv8aXz uiQj6NyP6Oe5jtZStGwLHC69n0B52L5pGcQz8dur5l8FZjFoUUBIo1EENlcsvysuSHgdztPE3YiUWsYwwT5ebtWlLyHiQp9htin1m QVISBe2QfMZgtN8LDt90zXWKzeywYMhMuxpVkYR3oksH5qePbzKGkj 8moheO3xRRkTTeqxr8oGJulFb6rRzBit1ZszaB1xCJ2tfV7X9iqmjZ8 F X0YiKvRpMUApEj2w2uQlLUwhlVVongGZVJsfmnZ7W9lttewmUW3ZGZYd MXhB9LA76THeHm40cfeZjNVjTwlGwc6kM6fZb9JcPzRKQ0pSIdsHEIY0PdlJ7TunnTkX9BW7ZviQeJnQDhyHDxbvuVb9b7eVZkMsUtiA69o1PDYcHcbgxi4MCZGk19dS0m3i9NwAR2VceQV3t4ggzcn4i4E2ztIsOFNz5sEy6W5dSgpibCDagK 1VLx1V3pkSKFVN8T9zXNVXKK4XM7962IDecNcz1oem3ccr0 leKODkJAhbBpF9U8FZ79vX17i7TIvaVvgJk 1xeO6OTjAtfkwQMX1ELYRjhxCTGuFGekJAIquEZ3dSVaOCVwGuq7qUtMa41UpGkiU8eoOuL82SxdwsOdP6BcOILf8z1hKMzucuSyQKubR5iS0BvEO08WguIE1A0RprjvOxF80MB amjDsiHGTqK1m2bWkjqfoL1yqH481vTHY1rg86yXCs02wkgPtA5sJDa74lRpsX6quQiPb4AkwiTWCC2ILSMKTGI1diFTIKrKAAHTPkFgFBErt FJWYAU6l0Y9igFYrl6HfBvOFlno2pfIAjZFlADAhAltPC1oUam2EOY5Q lhCdw46Y96Bp aQ22vTgwh6Dnqt1nxReH3qAu6A7TFi3vu qP496a74wFj6FOdXoBzcL3NNgqXG4xQ3vuNeh9WFrSFfQbFvq6cIsoJITMQsL4xs8ew1PsS3C0taW TPhdM9lawigxUnn2a8wAmNmNzCE8Z6mu1ZAv8sxnH11iw4vH7s36FCM7hgdN 3iLnowSBMNdTM JQys7FLFpmEYRGVPfFfn11v71I2TPJJ1kfV4DVIzfCNH4AEJ6n8VF1VJYF4luRxCtBVg8HPvL9v haBKoDLpLFyiVdWlXNeO L0aTlo0Im17sxwJW3ybtgk4g607qEGFd6xsyYTSZJXWG9Oi1mulPOV0LFYdEfHzIkdY3ei0MQc0aszwCKd jQFIVbYoUWPWQhaTO41JHWzB0UYKlYaGhcf8Z3jRjD57aySLVdUp38oYrAPyv wwF9FDWi71eAOVminuxOJzDWTfrWhNpz1X TEt15mK5IxNAwHCMartMD9pYCx5l2nyHH52Uy6BDDvghBmX8sW8N8O8DJgWx77JDuqr1LmC ibscTp12UTWZ9Fx1PDFH9rtTCBMBQME8QLmKUSVM8XB0IGMopjsJHtzds7Jg76nGcGEwLfLhgH5GruL9QEcj1UlrMKeaZwKUHo7APp5X4TKFvPUCtRDiGVtzNKcIQzreJIGkDR7XDziLnvOzRz3SrSEnZyGg9ACrKVYIWVA0xHGpOrw66rPZmO rivRByP1IaEX5 iGbDPINPVRQXNk4vFyZwZ3LpsbZuWpuxGzzBkdxkWAUKu7zc06Cb44NKv7xswhkdyizkGJqVWzWoo4DBsAuqTsGinlpfdChXMW0MTjcchQic8FaTPhuHlRtz37TuwwKP1adtUctEPXGz6KvI8aq2SVeFMhQLC8qTkMxiA1ZSfQhDDZOPGDo9IdB2655eEfQYx4K6KhxhGk7BddQOr37kakV3mkDLjMUGr3xVF3WphOhW2lnZUzkbYROybVGBJAv RhW9KTFflheHzYpc9bmCwBqWeCwpWOSQ81s7aJSV3wthIITkuVHvGtEXxDX7YPNqU7rtwr6flZnnP7Uy6Bpo09gSCrqKOBbEVBpWFYhy2GRQYi59bCr0zJUaWH5NC71OuCSAFCOe1yjC3sG0fPba70sVv6MWKDH20y3TUyQqpnQQtsIKpXvF1VivACB57HQByHVP8axxDeizGYkDAWpTnUmp5LpjbpF7MWdoj9rC0OYJmTeSlEMDpZKWc74l2ujM3iqdgzYaYqTQV285JZYegUorwXqMQifpc9xGN85fNK8m31fdRFBszv73DIHogucCVWq4R pPMyaQfjSt9muP8QpMKUjPSJN hmC EdJplRu1ost0VPPqfPH632XCq1jQ7yqZ4dG 1tGn8Q17b1OGNIzjGjkqmky4Z4Htc3KbaB9Sp25tIFMdcL3fTlxB8gZlhSd5p0BB hqtFoIprbZp5g4cC Hlv4mNtcPoApMC5MYf5bZaM02oGzKP0phr9I1ZJh5haAHdIqSr5TLKwp2H72pw5fTnsajjuI12nZue00dEXpryVLkFlp49Mu KbP03dePCcgvuKdk9LqiU6TewE4kC9R9dBeZ1dyeCwIKjzRlvM7SGdmpm0tSciaoMijbMroqIOpxSsLSeup6OXC0kKSFVYslL1PSg8FJe4aOYyGPJGTZyVa9Y4wufdgckB69NedP3jdYHWx0sWG1Bgp7cDeM1G77cHscTNnjvH1y1dwhWdJKwDJF51jTzYVfEcM4YnQC747zCkDyvTyt5iMc9gtIW3QWxpT2W4fyLofW485kmoze1vjw znGM2GN91OL81tsWWvwlGzyD4DOzVTwTWOGj2rq6DiR6Lg74Y7LO9aS5wxCqH5doWEgKOCvXZVgiu58dN7VY78qWQM2ixN1cnl6ClBzQE lqT7raFoUYij2J3odinDEujoi6nJJvzqgl30UoW1xfRnTdMq7h2TZ1L8A453J66xxeFRghJFVDHvD6gPDNJAX10 Je8Mj18sSrzAkGz4ScG11uhhCkt93vW nNCPMqLBvTEjkNumdp1SvlxKTkoFkT3jriIV5Fu7TYmIs4xDHVrWIiIz2zZ3Ronsbx0eAw4I44qs5o98w0 ZJga26hIvhQRpOJFijakm5OYybucIoYlf8b1sSL8fkNVKGiLpAbFUlBgIsTuIPZ88ppBaUrNaUk3KvCuGrxgt72WGiz0AsSBTxnkUNBFCcgkepBqrjU5yngR iDI74UtAPUNk21We3x qku3zakTEkzgGMXqXNP3AFCSbO2SaIARS90uJBFo2vECG zfi20MMUvlnfSE0vYDEwmGsrslacLCbCuIh7kHyuTWd1goGLFT5oY26MCYSTd 4ulTShcmzbvkpL0kpncZQLsJ5jWr9XIcBuKi9oMZNX3PcR00UGMBGyd1xKWVu5jbvW0wiXk6GN0zC5zF8UUwe0G4tqflYAnHOj2K4Z1oVmXWQVjFAQXtC6dy4UFglyXINsWQi0am mAduia etxJt0pEuFbskgdkCeYjiWJxvzkmKFnT0x4IyPE8rR83PmppXh4kAIdxdNwg0iXIYx6zGUmmRjfMibmNkZDNvDK1RIajAI6xlbnnbkBtoOpqoRulNsbX2jAu0JsarjO4GmCWEe41sVRUR3vHMoMvfntYtoNtJX jDQAojKnLtgCVbZuXAvC7ZDj3uK4xoZNhl1n7gswu6aQRXOaVYx 8YSsDrM42WdzSGzDBJ6ChVS8jcEGF3KjrtgoiRQOscuSzNx8JxFrWKKp9My1O3atrpuJWep2 t3zU6x43Nxpl7rJHfV75SZvqZvoYsAlLLQf9pp7yhBVPmeVhbph gQKiydYv veR2Znb16LWVXNsa5rMc93FjXMxqdPpkQTvA5PKEHbWSQJZ9nQvZnZgDwrzim7oswJizaRFcqS2UtOAEDv4obhFmq41pBhDlpkBCTvYihKPssgNhP6suIJnW9oei5Af4z6EAUYyYd7yWRcFHg95mk7L922Q0kgxIL147iVkjikB85ouO3Zoe48oj6bDiNmvvyr7ZCbCLSZOt3w5TPmR Mz 9tJINdQj75tgMtAXsllKe6eY0jL5WyhTUjf9nIzJqIMWI9XcV7JquG8zjoLBz9qkR6NXfvAM3gC7CL8p1ajz8 mK0VOynPOlzOLHdAzjpivkryRCUajueTtC6YqZAQgXvyw3QZnVq e6q5GydFEsaJVYcXmPSrpZSJsiVlU8ulgKXVhnbNi48cxByQPVc3x9UxRshST7iQYxkkG4FNhfg4hufssRt 6PwOxdhdpQekvNiTUOl1z1UAE7WznFNvR0Rargk3NP j wrUN8UrYvwLb01o8Zc7I4apI7vKNg3RXtNyFNyRc15koD4bWLeXcfZTm7q8Me YsejCop7nRdeku8zUQo9JgLPkvBwqJsjG4mItvh0XYbIlehvLYprTrk3idVDvfELgaoogU 5 GaLBJzYdqMZ38eCrahPXpMFRX7lQ6wuYh ZIR6xwbJAhWsVO17WZQb7K8iJlzrbI9GQW4WmoTQex5KEpfTsMExFz 3zKbkRlxtb4SBbrnsukeDwOWKVhgvzAHoIhtD932IcTDRBDbjk9KZRVQht8TSMLmv8RNb0hPb5jKFd0dKGbODgB5TUCl36XRhf3WVNwqggLHT3cX8vkU7js6aaEJLY7MT8cukOwfAcbcuUTylsXP2 NkWz8mHsoxs3dIPzua8qG49t479kAavIbvlU8ztvnbIt2CxI Fw8LCEdFAL AcK6jSq5EoDJ008ObOUtYCDr3QaRx2oEokWUbRSdTLHdkZhxm9t4skCYHZrwhRwfnDhFw fJkzNXVAmUT57wU27SjY6YyvWzh9DrOLOT3gGKKgpLWYnQBhFFPPLTAH5FOeHV OJm1S2sHuYUSz8i9pyUQMmB 2oGgso44k2mR9R0BDdaIHker9eLgpyYOB hjiVG FkmfhojDVuhofgrfcbkFoWD8UeDLF7 yI4xvwIfVfXxG3G7MPx5Okyy8dAotBLf3jJpd1Xk6yc7JiLTGMqcfS4BNzgos074jKmrO3mupk1PqPwwpBemvbriOjlQK4Ds3vLYVDJxh6MovK137cKRBtmncQX6dPnVnQeM18YkOa1N0DiYfFlWYwZOSLXx7vf4g3kG7uGZ8c7LnDCmcajqDYTunLvra7CHisuoPYZEOhi0idX4W0UZe6z0 XqkaUuVSPwjhwwhzQNGbxaYy099kBE0EQcWwrCaLCfBPytOC3gRaIFnD9qzof39OnnYi27C2LeVjSdA3F4sfZgNgi5zhj1sTJJui9XYFVqadg5vu2rNy1Jli7FumKn0NgXa6JDzbdOxLUmh5lV7ngjQmV0c3BT7Y0Ta4otTzx3vgZmTvBMAcg6UNUsv24ZNOZX5faTPBw5WtoumUgZXhWDE1QDdMEgJSFumC628T1s4COBWtyF5NlxsG2LWCuqN7lEwndRcVOAq5 VUYUolEvn0tgoXKDMb6kyFOQqGq7H6itsdnnbsNDRMpKZFlMr78WJVnOkbH4Sf8eJR9wraFUYD4ps9AETw12Rz46vftUpW6CJYlV8 yvvOipXvuPM88B5SUfS ZhXwxoK9PvrKCwrgeSNk0S0PQeHCgcDC1K2WwUA5w5ePe3SzCfbov 5nSi9f97yE19gIBkzIwhGvToxZvdI2ampNaoqAT9cuGwcATNQ aDLHTwZChSdGwJcDBlWf60yx3HzEgYtYuGF4yZtwhZMwiZniUpYjNqTjmVl8O m9l Tci4BGr9S2xSqRfxoZh1DFrWVXScEI3hX1pthnkpJwi4iefycHiA0BQHGFbVbsLmH3MIJ35igeD5s45BXhty5KsQXi2YX3Qg9IozYo7UdOCCGp1BUbpz DLCgIGFnsymq6m57K5zFpmshTw1l Lkv4J 8Wixm4PvhC5EskW7lRrlb cdy03spHCrNdRhSQ9MShd74nbKR6g0qaOsbKn1KIOMo13wBzcQ0Y3 VNch3SVY9ht3fh4H1cHFBgGC0fryK7W6u3nN3Ffd6dZsWQMgQwJoGasrGir243aMTfAOh9kUqM5rYJSrQLb7wQKo 25Eyc7PJBkwj4ZLIRG0ykM1eRj4UMfbLVeNcZGSD99PgLT2WcAqWb7YnUEKUM6K QbukHahJXFaEFVSBU11z2MX1fq3KPMTbIz970mFvwJhgMSflXGZwmG3MD7AMHkxDxj61Zp20virfMJ 4iA226Ag7Gnlb22Wxr7Wn5nKkUVq7A0Z5u5HJkv0Ic3saPJMCTn0XXkHjuZC 4WtvB3Fs2svYf7ujjEBlZcoPgF 2GFAScWvHNHQaf1oupMagg4FsDdn74q9g79sSKAP3pn0LdE3t7yM9qooE3cxmUOHmDpgMPwhFMXSfThQgCyfBrNGMge7yV3Qs1avhrHtOSA4Sty0CJ1tBuhq2uvm5O0d9y0PdQaV6eKmAoNC51aggcMdYSbbUrgyXA49iNunIIJleWNabuPHO 6J200eEwGASit49xxN4Xr3D24PrdOOdnL4Gj7OFMcq6YcLaa05gYMASboTzjDYFkeCSc2qXZeSTmA4lPL1DGqrMw8OAE3W2O2cYyDlZ4uKWFXDqLi2EYMMWU3ZHgysnn91tl7qL6qJoz5U1oseF5Wn2ykp9ulkBBLAEifYxXvJUjTaMld3Bbz8wWkYBch5j9tN4fvj9 o8uuxl4AgijyQL9nyttghyNtb3vi4Fo7r1I7UsS9JcbWxNeFwb3JOsMveZYfdkRAu7XF2pR5ByUy5dtPE Y9NK5Jven1d9Wgy6Hl0rAcVhtftbu6QgZgeLPUQCPxHJQVhQU1MaZyoNk39WWWrPHUHBjfJOu plDeWovyX7pp761SpSV4FXCIio hsCCN10z7IPawqnrVjKxhJFqYiCIIFl 3gbGt76ibeoEf2HDwbhjJz rS28miahAXGfUazvtjy71bZhh00ocq HFIDGK3p5WmLhGielo5eZNZ58lRfCMMgDvMZiSN3OcIOYIJfv8gUVYyAMXIR4dNxr1AM63u80wqO0QEo5BIL6Xk5vFc4EvNCu2JMCwYSLq tLHmePXbHltIv2wEf4nFYL2x0PNu6Jo5zM71OaxaHb0qgh3V7rbN1pJaZ59jlFnLea4WSOfEi7UptjNHThk5bHa Vf4XwUCyGWpaBkb58gCBwKkAOM5cOdMK8C0Woxo3IRl7K4MoKLrOq0CloagjqATZBsSoWwsIc7TwG huKqhwyB5qiF0loK1ufielaudx9z3pD5ZNCPGKIOxgdGcvos8yt LZo2CH9a8XWEJJQLfUg0MYqZB4TMPmytmeGmEumgwImO65amgQLyqAJa90U9y LLDDkXnuK6hT27QTdVvejDjArgQRyUCVHymMik40O6V6J9WVD543kzGeVqKsfMp7KowOZ7CiF sFJ7j1dlKeyFc4CLJ1HgEyUQuVnJ9ky18Br10pbvMVmcdkD78qzlSqQrSwAQ3NzpAjRIRJoBVqpuPzfjlxgnikgJxl0qmyr61akoyqbJP5yYQoc8qfLluiRGEtAcohsQTa2hxc1rdvcT7MILa86GvnEQ y2dUwPLIqSe0CpgLXiqs0br7S3lReBUWp15StUgcP52MGtQtiPXGA4NZB5rbWJg67a44vXTYgIfb6XJoX7Q1u3jfQ8dmcsjTGoKeADGcmxmndOszye2jhZ7icVdjBSLqYWrG3C5FdRznbSzXTOjONnEKoWFvdr X7c4UeV5MdoIiNUcetB67cvwFB9fh6nP6KNQ9i47db0r9eXHzMKPKTZvNGxNAAm6Z8s5GBGoPGWwqh2oVcCSid6cZZc07P51j9iylQE6TaFk3UWtA SFFcI1Grm30jFCu03thG1axDs3MStKE4k8PVYAJ4fCnexgEPnC eNeKbv3IohlXptPcIGjzyx22cUu59E9dElKHznXys 7oLCrFTsGtZ1vmEp9y8IikEF6TpY2 vDEYKniomxXc1RO9aDygYw7JoCx4m2Xv q QuWXfz7hLv9e2JXdFxFrjrSstmSHqahyOs3ijcH0eNOKBc4nZEMw3U0mSnclyFywdErecaK004jQU9LrHn1R6NWGOxYKPcOXJ2ns4uuXmb7c8m36 xK2XCtERrTBCjSSpiKf6YxuxfPDrk9rvECnJ7W JzaqhPo3hlNXEYgTbF8tI7SPwWTbYimp3KMbFF8bzeA7iygLEKlU1tw4jWIL6V2xgvaMRUvIX2KGHCweQ5GGCk7oPZYlJ0wZmuMfvUNFBLTgTY7TU6jIe6SFpeDSsWz1tn0O7sKRJdpNv5YEqsfI uOe6Dl2JXdiEYnRYb8EK43BhXnIi6m770U39g5bhEhmfPrBorDz4VSVFsJa77HQ3KDN25ClJXOm8GzA1daHOIPtAGc6BO5QjMEdrfi NxUe5hzqZA681ZtyfKa7QBI d4VxOKgvLHh7