Tìm hiểu sức mạnh của các "siêu máy tính" lừng lẫy trong quá khứ

Tìm hiểu sức mạnh của các "siêu máy tính" lừng lẫy trong quá khứ

LH  | 29/04/2012 0:00 AM

thích

Bài viết cung cấp thông tin về những siêu máy tính tiêu biểu nhất - nguồn gốc, tên gọi và những tính năng đột phá mà chúng sở hữu.

Thế nào là một “Siêu máy tính”? Tồn tại nhiều cách định nghĩa khác nhau, nhưng hiểu đơn giản, thuật ngữ “Siêu máy tính” được dùng để mô tả những mẫu máy tính vượt trội trong khả năng và tốc độ xử lý so với các sản phẩm cùng thời. Trải qua nhiều thập kỷ phát triển, diện mạo cũng như sức mạnh của các “siêu máy tính” đã có những chuyển biến rõ rệt. Bài viết dưới đây sẽ đi dọc chiều dài lịch sử, tìm hiểu những siêu máy tính tiêu biểu nhất - nguồn gốc, tên gọi và những tính năng đột phá mà chúng sở hữu.
 
 
Ví dụ về một hệ thống "Siêu máy tính"
 
Để tiện cho việc theo dõi của độc giả, trước tiên chúng ta cần hiểu rõ sự khác biệt giữa một số thuật ngữ chính bao gồm:
 
-       Hz, MHz, GHz, …: Các đơn vị tần số dùng để đo số chu kì tính toán của các thiết bị điện tử (hay còn gọi là xung nhịp).
Máy tính có tốc độ 1 MHz tương đương với khả năng thực hiện được 1 nghìn tỷ vòng lặp tính toán trong 1 giây. Xét trong một dòng chip thì tần số càng cao ứng với tốc độ xử lý càng cao; tuy nhiên, khó có thể sử dụng tiêu chí này để so sánh sức mạnh của các dòng chip khác nhau. Lý do là vì một chu kì tính toán bao gồm một số lượng phép toán nhất định, và con số này là riêng biệt đối với từng loại chip.
 
-       Flops (Floating point operations per second), Megaflops, Gigaflops, … : Số phép tính thực hiện được trong mỗi giây.
Máy tính có tốc độ xử lý 1 Megaflop tương đương với khả năng thực hiện 1 triệu phép toán trên tập số thực trong 1 giây. Cũng là một đại lượng đặc trưng cho tốc độ xử lý, nhưng Flops ưu việt hơn xung nhịp ở hai điểm: Thứ nhất, số phép tính trên giây có thể được so sánh trực tiếp trên các loại chip khác nhau. Thứ hai, đa số các siêu máy tính sau này đều được cấu thành từ một hệ thống rất nhiều vi xử lý; do đó, một đại lượng mang tính cộng dồn như Flops sẽ cho kết quả chính xác hơn xung nhịp rất nhiều.
 
1.    Control Data Corporation (CDC) 6600 - 1964
 
CDC 6600.
 
CDC 6600 sở hữu kích thước khá khiêm tốn – bằng khoảng bốn tủ đựng hồ sơ cỡ trung bình. Tổng giá trị của cỗ máy này là 8 triệu USD (tương đương 60 triệu USD ở thời giá hiện nay). “Siêu máy tính” đầu tiên của thế giới chỉ được trang bị một CPU duy nhất với tốc độ 40MHz, khả năng tính toán tối đa ở mức 3 megaflops.
 
Trở lại thời điểm năm 1964, mẫu máy nhanh nhất trên thị trường lúc bấy giờ là IBM Stretch, với diện tích mặt sàn gần 200 mét vuông và mức giá bán khoảng 13 triệu USD. CDC 6600 ra mắt với kích thước nhỏ gọn hơn, mức giá chỉ bằng 60% trong khi tốc độ xử lý cao gấp … 10 lần. Đó chính là lý do vì sao CDC 6600 lại trở thành sản phẩm đầu tiên được phong danh hiệu “siêu máy tính”.
 
Nói về cấu trúc vận hành, CDC 6600 đã đi trước thời đại của mình hàng chục năm. Bộ xử lý trung tâm của mẫu máy này gồm 10 đơn vị chức năng vận hành cùng lúc, mỗi đơn vị phụ trách những tác vụ cụ thể như: Thực hiện phép cộng, thực hiện phép chia, … Bên cạnh đó, CDC 6600 còn có thêm 10 bộ xử lý ngoại vi nhằm duy trì hiệu suất hoạt động luôn ở mức tối đa. Siêu máy tính này cũng sở hữu một cơ chế tản nhiệt rất hiệu quả, hợp thành bởi các ống luân chuyển chất Freon chạy dọc hệ thống nối liền với một nguồn cấp nước lạnh đặt bên ngoài.
 
2.    Cray 1  - 1976
 
Cray 1.
 
Sử dụng mạch tích hợp trên nền tảng 64-bit và hoạt động ở tốc độ 80 MHz, hiệu năng tính toán của Cray 1 có thể đạt mức 136 megaflops, bước đột phá so với con số 3 megaflops của CDC 6600. Tổng cộng, cỗ máy này bao gồm 1662 bảng mạch và 144 IC; toàn hệ thống được làm mát bởi cơ chế tản nhiệt bằng chất Freon lỏng.
 
Cray 1 sở hữu một thiết kế hết sức đặc biệt: Những mô đun xử lý tốc độ cao được đặt gần phần thân máy hơn, nhằm tối thiểu hóa độ dài dây dẫn. Nhờ vậy, quá trình truyền tải dữ liệu ổn định, thời gian hoạt động giữa của các mô đun được căn chỉnh hợp lý, dẫn tới tốc độ xử lý cao hơn.
 
Xuất phát điểm là một siêu máy tính chuyên giả lập các mô hình vũ khí hạt nhân tại Phòng thí nghiệm quốc gia của Mĩ tại Los Alamos, thật bất ngờ khi Cray 1 sau này trở thành một trong những siêu máy tính thành công nhất xét trên khía cạnh thương mại, với hơn 80 đơn vị sản phẩm được bán ra trong 7 năm (1976- 1982). Mức giá “vừa phải” (từ 5 – 8 triệu USD) là nguyên nhân chính giải thích cho mức độ “đắt hàng” của mẫu máy này.
 
3.    Cray X-MP  - 1982
 
Cray X-MP.
 
Cho đến thời điểm đầu những năm 80 của thế kỉ trước, trong khi hầu hết các siêu máy tính vẫn chỉ sử dụng một CPU duy nhất. Cray X-MP đã tạo ra bước ngoặt với 4 CPU trong cùng một khung máy. Các CPU này có cấu trúc tương tự với CPU của Cray 1; song nhờ tốc độ xung nhịp cao hơn (105 MHz) và băng thông bộ nhớ tăng gấp đôi, tốc độ xử lý của từng CPU riêng biệt có thể đạt mức 200 megaflops. Với tổng khả năng xử lý lên tới 800 megaflops, Cray X-MP xứng đáng với mức giá 15 triệu USD của mình (khoảng 32 triệu USD ở thời giá hiện nay).
 
Một điểm đáng chú ý khác của Cray X-MP là khả năng lưu trữ ấn tượng. Mẫu máy này sở hữu 32 đơn vị lưu trữ, với kích thước mỗi đơn vị tương đương một chiếc tủ nhỏ và khả năng lưu trữ tối đa lên tới 1,2 GB dữ liệu. Chi phí cho mỗi GB dữ liệu được ước tính vào khoảng … 225 nghìn USD, bù lại tốc độ truyền tải của X-MP có thể đạt 10MB/s – rất ấn tượng trong thời đại mà đĩa mềm còn là phương tiện lưu trữ thông tin phổ biến.
 
4.    Cray 2  - 1985
 
Cray 2.
 
Cũng giống như Cray 1 và Cray X-MP, Cray 2 tiếp tục sử dụng hệ thống mạch tích hợp bao bọc trong phần khung máy hình móng ngựa. Bên trong thân máy, các bảng mạch được sắp xếp rất khít nhau nhằm tận dụng không gian đến mức tối đa; do đó, cơ chế tản nhiệt sử dụng chất Freon lỏng không còn hữu dụng, mà được thay thế bởi hệ thống làm mát bằng hơi Flourinert.
 
Với hiệu năng được cải thiện đáng kể và 8 CPU hoạt động cùng lúc, trong quá trình thiết kế Cray 2, Cray Research phải đối mặt với hiện tượng thắt cổ chai nghiêm trọng trong băng thông bộ nhớ. Để giải quyết vấn đề này, hãng đã sử dụng các vi xử lý bề mặt (foreground chip) để tải thông tin từ bộ nhớ chính về các vùng nhớ địa phương thông qua các mạng dữ liệu có băng thông gigabit/giây, sau đó mới đưa chỉ dẫn đến các vi xử lý nền (background chip) làm nhiệm vụ tính toán.
 
Đột phá trong cơ chế hoạt động cho phép Cray 2 đạt tốc độ xử lý tối đa lên tới 1,9 gigaflops - nhanh gấp đôi Cray X-MP và trở thành mẫu máy tính nhanh nhất thế giới cho đến năm 1990. Trái ngược với các siêu máy tính Cray khác (chỉ được sử dụng trong các cơ quan trực thuộc Chính phủ Mĩ), có thể bắt gặp Cray 2 trong trung tâm máy chủ của nhiều trường đại học và tổ chức tư nhân.
 
5.    Làn sóng Nhật Bản  – nửa đầu thập niên 90
 
Hitachi SR2201.
 
Sau 20 năm thống trị thị trường của nước Mĩ, những năm đầu thập niên 90 chứng kiến sự bành trường của một thế lực mới: các siêu máy tính đến từ Nhật Bản. Những đại diện tiêu biểu cho làn sóng này có thể kể đến NEC SX-3, Fujitsu Numerical Wind Tunnel hay Hitachi SR2201.
 
Sử dụng cấu trúc tương tự dòng máy Cray, những siêu máy tính này gồm nhiều vi xử lý hoạt động song song cùng với bộ nhớ truy cập nhanh, và lần lượt trở thành các mẫu máy tính nhanh nhất thế giới vào thời của chúng. Lấy ví dụ về Hitachi SR2201, mẫu máy này được ra mắt vào năm 1996, với 2048 vi xử lý và hiệu năng tính toán tối đa đạt 600 gigaflops.
 
Cũng trong khoảng thời gian này, bắt đầu xuất hiện xu hướng chuyển từ một mạng thông tin duy nhất tiến tới điện toán song song, khi hàng trăm thậm chí hàng ngàn CPU được kết nối và hoạt động cùng lúc. Đó cũng là nền tảng để công nghệ vi xử lý đa lõi phát triển sau này.
 
6.    Intel  – nửa cuối thập niên 90
 
ASCI Red.
 
Vì sao Intel – ông vua của thị trường vi xử lý từ những năm 70 lại chưa một lần được nhắc đến trong các mẫu siêu máy tính cho đến tận thời điểm này? Lý do chính dẫn đến thực tế trên là các đặc điểm đối nghịch giữa siêu máy tính và máy tính cá nhân. Trong khi một bên đặt khả năng xử lý lên hàng đầu; bên còn lại bị giới hạn bởi nhiều yếu tố: chi phí, năng lượng và cả độ nóng. Intel tập trung phát triển vi xử lý cho PC, vậy nên cũng dễ hiểu khi thị trường siêu máy tính không dành cho họ.
 
Sau nhiều thử nghiệm thất bại, vào năm 1996, Intel cho ra mắt ASCI Red – siêu máy tính đầu tiên cấu thành từ các loại vi xử lý đã được thương mại hóa. Sở hữu 6000 vi xử lý Pentium Pros ở tốc độ 200 MHz, ASCI Red là siêu máy tính đầu tiên vượt qua ngưỡng 1 teraflop (1 triệu tỷ phép tính mỗi giây). Sau này, ASCI Red tiếp tục được nâng cấp với 9298 vi xử lý Pentium II Xeon, đạt mức 3,1 teraflops. Siêu máy tính này giữ vững danh hiệu là siêu máy tính mạnh nhất thế giới trong 4 năm liền, và là mẫu máy đầu tiên vượt qua ngưỡng 1 megawatt điện năng tiêu thụ.
 
7.    Beowulf Cluster  – kỷ nguyên siêu máy tính … tự chế
 
Ví dụ về một hệ thống Beowulf Cluster.
 
Thành công của Intel như một lời khẳng định: Có thể sử dụng các loại vi xử lý đã được thương mại hóa để sản xuất siêu máy tính. Từ đó, trào lưu “tự chế” siêu máy tính bắt đầu nổ ra. Nói là “siêu máy tính” thì hơi phóng đại, vì thực chất Beowulf Cluster chỉ là hệ thống các máy tính làm việc song song với nhau. Hệ thống này chia các phép toán phức tạp thành các tác vụ nhỏ, sau đó phân công cho các máy con để xử lý đồng thời.
 
Thành phần cơ bản để xây dựng một hệ thống Beowulf cluster là những máy tính cá nhân sử dụng phần mềm mã nguồn mở. Cũng chính từ trào lưu này, Linux nổi lên như một hệ điều hành phổ biến cho các siêu máy tính. Các Beowulf Cluster có những đóng góp quan trọng trong nhiều lĩnh vực. Lấy ví dụ, Toy Story - bộ phim hoạt hình với doanh thu 360 triệu USD - đã được sản xuất từ một hệ thống như vậy.
 
8.    IBM  – những năm đầu thế kỉ 21
 
Một bảng mạch của Blue Gene/L với mật độ nút mạng dày đặc.
 
Sau thời kỳ thống trị của Intel với ASCI Red và ASCI White, đến năm 2002, với chi phí sản xuất 900 triệu USD và hiệu năng xử lý lên tới 35 teraflops, NEC Earth Simulator giành lại ngôi vị máy tính mạnh nhất thế giới về tay Nhật Bản. Tuy nhiên, chỉ 2 năm sau, gã khổng lồ công nghệ IBM cho ra mắt siêu máy tính Blue Gene/L, mở màn cho một series siêu máy tính “không có đối thủ” cho đến tận năm 2008.
 
Phiên bản đầu tiên của Blue Gene/L sở hữu 16000 nút mạng (mỗi nút gồm 2 CPU) và đạt hiệu năng 70 teraflops. Phiên bản cuối cùng – ra mắt năm 2007 – bao gồm trên 100000 nút mạng và mức hiệu năng được đẩy lên 600 teraflops. IBM không công khai tổng chi phí của các siêu máy tính này, nhưng nhiều nhận định cho rằng đây là một dự án tiêu tốn nhiều tỉ USD.
 
Blue Gene/L là một siêu máy tính đặc biệt vì hai lý do. Thứ nhất, thay vì sử dụng các vi xử lý mạnh mẽ nhưng tốn nhiều điện năng, mẫu máy này được cấu thành từ các chip RSC Power PC với hiệu suất sử dụng năng lượng rất cao. Thứ hai, các nút mạng được sắp xếp với mật độ khủng khiếp, nhưng không cần đến sự trợ giúp của bất kỳ loại tản nhiệt nước hay hơi nào.
 
Blue Gene/L là máy tính mạnh nhất thế giới trong một khoảng thời gian dài, cho đến năm 2008, khi nó bị vượt qua bởi một sản phẩm khác của IBM – siêu máy tính Roadrunner với hiệu năng xử lý vượt qua ngưỡng … 1 petaflops (1 triệu tỷ phép tính trên giây).
 
9.    Trung Quốc  – từ năm 2010
 
Tianhe-1A.
 
Bước vào thế kỉ XXI, Trung Quốc đạt được những bước tiến mạnh mẽ trong mọi lĩnh vực, bao gồm cả công nghệ sản xuất phần cứng; nhưng phải đợi đến năm 2010, quốc gia đông dân nhất thế giới này mới lần đầu tiên lên “đỉnh” ở phân khúc siêu máy tính với Tianhe-1A. Mẫu máy này sở hữu 14336 CPU Intel Xeon X5670 và 6168 GPU Nvidia Tesla, đạt hiệu năng xử lý tối đa lên tới 2,5 petaflops.
 
Tuy nhiên, với chủ trương giảm dần sự lệ thuộc vào nguồn công nghệ nước ngoài, thành tựu lớn nhất mà Trung Quốc đạt được cho đến thời điểm hiện tại chính là sự ra đời của siêu máy tính Sunway. Siêu máy tính này có khả năng tính toán thấp hơn Tianhe-1A, “chỉ” 1 petaflops, nhưng 100% vi xử lý của máy mang thương hiệu bản địa Shenwei. Sunway giống như một lời khẳng định: Trung Quốc đang dần bắt kịp và có khả năng tạo ra những sản phẩm công nghệ cao không thua kém các quốc gia phương Tây.
 
10.  Hiện tại và tương lai
 
Fujitsu's K.
 
Ngôi vị mẫu máy tính mạnh nhất thế giới ở thời điểm hiện tại đang thuộc về Nhật Bản với siêu máy tính Fujitsu’s K. Mẫu máy này được cấu thành từ 88128 vi xử lý 8 lõi SD ARC 64, mỗi vi xử lý địa phương được trang bị 16 GB RAM; nhờ đó mức hiệu năng xử lý tối đa lên tới 10 petaflops. Fujitsu’s K nắm giữ nhiều kỉ lục khác: Siêu máy tính có mức điện năng tiêu thụ cao nhất - 10 Megawatt (gấp 5 lần mức sản lượng của … thủy điện Hòa Bình), siêu máy tính có giá trị lớn nhất – 100 tỷ yên Nhật (1,25 tỷ USD).
 
Mục tiêu tiếp theo trong cuộc đua sức mạnh siêu máy tính sẽ là mức hiệu năng tính toán exaflops – 1 exaflop tương ứng với 1 tỷ tỷ phép toán trong một giây. Một số dự án đã được khởi động, như Square Kilometre Array – siêu máy tính phân tích dữ liệu thiên văn của IBM. Với tốc độ tăng trưởng hiện tại, nhiều dự báo cho rằng giới hạn trên sẽ bị vượt qua vào khoảng năm 2018 – 2020.
 
Kết luận
 
Bài viết xin được tạm kết bằng một phép toán đơn giản: Sức mạnh của các siêu máy tính đã tăng từ 3 megaflops đến 10 petaflops (gấp 3,3 tỉ lần) trong 48 năm. Vậy 10, 50, 100 năm nữa, những cỗ máy này sẽ phát triển đến đâu? Liệu có giới hạn nào mà công nghệ điện toán không thể chinh phục được? Hãy để thời gian trả lời.
 
Tham khảo: extremetech

    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.

    BVxmeN37svAKdvjveACLNzax2vjW28lxKW021V3ky2wbZr14LSykZJzZ6kNRIn1xYJTzikoSggNgdpYjl8hpznytyXmmKJJLlqPzvCt4DWuf jKQ2SsXCvZqmVUY1x6LmpiX8kZumFILN1VqhdL1v8pV nDF6RGthQbr keqnMu8hAWDRE8TYlwe96z7ug2ZXPt1hmOF03EDJNaMq9idut5e4Idk m2DzKkZvsQmZn0SQFPXpsxqfM8YvCQ2QB6o25MN7R4gGLvcC2BlXXXyliOy VLGZxLWjhkK6zFKxyJaRKQHVxhXEdQeFrDr3tfMBmRfmAF3VY7Wh9WVHLAZO1MfWu2f1zf5m v78mwz pxGqplcwvmjLDVkhtqlu4urJzK9CZuySSsnDmG6aOOOMIJRqvrtVSRLYCMyoh0nKJhT44bb1xMSq4PqiXvfA5ifmdBFFT3ZanRIDal898DxBzNsZZo1onVvyzwSU9oyNTkjqaAohIVduAndRXPD6T7GEp71iDICW6zTm8jlx2r6bQp460PelLL3M90dQd8XPG6ThQxLfEuhC2smiR2176R7aMcajbroMQbFKJWksGvB6QhxIVggLdBA3KjF z9AIYKMpv5sZDHAI3l5TpVvm9LhLgYkMEW9FKh2OZq5Sv3gCYbCV9PYPJVSVjY1reRubKxZGykZ9dsAMh3ohgFPMpTvZ EVoaec2A7UriP8WUm15bkiEF4qJZQ6dNSbgzVFUPWCjEwlcVBreL2uMAWN96FQXRU47CG qs5Uvowo5UtC5vlMl0zuUoABJVJpaZ72XIXXmAut6Aoux8mWYwrSTfefIGsTtGzrml9fpgt6lApLXfZL5U1aBxDylaVMnf2YB7WxeDGlPAeYrOKNFIvBsxoGhJJCPpmvCatSTnxo3WdLjkOWpZQzfbi1C7WsC H3QgRQ3CYuLrJk8cONjfJ6tPzbQxrzmNEH4rmBKZBiwxw5MMTVHKKhfkqntqD4ay47TRFfHkLE9AMLqoUWkWPgXfQYYkLzaiasFBfIENAcLYQNLh5rpgujdKwUr5PjK6SFvjsorltsPw7N1WrFpH0qVz1twJ2YD4T3DOurZcu0A0HbCnFxxy1tla30ManaYXB aVdR1OLE0GEri8sC7U1WQuZ5yoZghN2Y3VsnVZtWUQ89mA5VbbPqzdWCH5rVQYPF9uCV6 mzoKQwhq8mQgrzuq7 5ZRl4pxPBxga2lYp1D3t8A7dvr32gYV5xj GuQPkPzraNfqUNqZhFwoFoOChMonIDByDlr cwBjM5Obbsjs2X zqWeryonwzEbJBxG9C6wnWFz2sEvZEE1vL75 0tarwSBy66as4d21KJRMkY9fxefYJKqINelrfJRvN4EgtjFNtAIU9KU1LGDd1om k7QS5mM j1IsJjUziRfREW0 Dj2kLoVxTSSTVjzXKi3c75jcsj7xWx60T1y7fHyOkXr5ha1h4AZpiEIFx8uCfLaX6YiUNtMd0XOS42FvaqZGcRQHdIPNf0vHpv4yGOuCtRP99FEIQrRnd KYjFXcqcpE XcvYN2CSQVcNR2bpkXMiqefdsn9 RIwW2VtkPC6GOZFwBvw31SLqR2OBXt2 oO4anJfbnuLphkb4OyEMzHO54rB0Z6X37SUDg1taplaHtV8EQ1D5e5gPe3K36V99eoz3b6Bwux UCnD0WlS iji6df5CV3WiwlPY7pqoglnmXz5tixXUngq3uRAMee3QKdFYVO wmbJRwf3nIPL2kRWcqow0HNA9k2Rkv6EbgDXq28KaDiigUkk3cQ8nvwI395K6P5mYi4lb1DILZDOUUOK RwNm2oD aXvK9HojZ57I61 OwlsRNWoAFRREmtLOy76SBAXc3E5lnZ73ouTa9dATRK55n 13wuFnJ 6jbkr91OxyjAOAfCzbPD9uan5riJLdxGd9PUsAkv6B4TyaTD4TNp1dxLCGBaPrHakmPcBGLIljDJfDYgDN57rl0I2LJUonu71Z4Z65iRSX0HRQ5dBrhHNk06MqmoSvgbth8d Lrzbx1PPp5xNhXRB SK7gyA5z 78lVS4WzxTeBv0mGr8HUWBSpxhjlD6ENKc4GjTDe1WIBEBTrLDUevEawizpkDPl0fcI0I7RPrII0OhF4Wm8x0gqyjt9Offu5j1gwWHIzugLz8xCXpBV36npgorNMqaivK4BWLIoPpQVChvVjuccuKJ wx624RssLcCKa MnqRSAafMBuD JBF0qBxumgeWlrG9YfbkLuglsyfn5xM25BPcCcYrkZ39sVi XZ3gnIWUK1nWShnc7J5Ck4Nonc ddOUwNz17Jcg 4rn6hN3qd UThoXwbWzZElzkV1nbDpegEzdAaxZRh9KtzVKy24MLOUGmnOS9u2ajs1ytzLyzERHol63LgV qP8uLpGfLDskfkGWDsuIyOZeZItKO12Hoxmmssn7AmZnPTjX5gbH7IPmK AWoeOKC2FKY955fTRrQjU1Q6cL2F7dRtKRmjufxk8GuVEEDhDKH3li PbI4tLEI4quFC6xw1LTm7pX cTqy8fA6LfYbX1C2LtxVXn7bNCgtaDng42kPcqa7ypNBPX rs3CqXi9J90mMlstAnVMa7JITsfU3Y7uUpnnR2rVxOrJs1aJu5M1ONjHNoh1j2K6M7ekZqpS4cnAB8McYU3Ux6POdo9Nxuh1L3YU1RpVk3lhNRKxYEe9MliUKsBbRAbHF2qgQPb6LNZOdOy pv NnzWHlq4Uggi6oQYAa02un1iTbYvWmf1boDiQ9rrRlSp cV3JOHl7yVisSTwykeMH87N0bF9oqagod3J6niWGKpS5MebIQ6Y7hBeHg4WEZWaIhEPobF1stXcqE8lMIOK9vyrGBYcsbn5K1CPJMzNIeDWuGtX4TvYUs32ixhoYiOUWZx19suDwH6TbrDd3cVt4fE VZFuop3F0hliNpx58fQr5JCVSwzX2WMgtkd2QWb16HcWB9a1CyXv6GVR9JrZ700N9 8eyJ1Y7KI5CsWMsRYbOW0M dLdhggvQdpsvTN0PU5S 5H9fAS7XNMzWn12M3MCEMgf64jtPxXoSs467F0K qvk646OSd4IjUYPUMnK6g4lXGx45dWSniN1nlbN43x D5iyNKLzZnE8tPTlzd9e5dt5CGmyev0kWx7x9paZa5pgyiTTwILJBdw8D52WNFm9TURzCuNQGEaHhiCyscfpQUMJ NNDzxBf49bK8REK5Ha5RdgQSaNg6kapx5as BXVntwE9psU24BXhtEX4QqoU4r1CjEN7Rnu2 LAK3ogBDdBYoFmPpW3tB96U223IBWHOe6cWA GY4ae3Npj8yrzbOACVrSkapG9vfwngvmnVBIPV4J7KZYYkog3cx1ZhsQRYX9o7ewgzWcyGXld2KWui5QbHh REmUcY5hkucNOndmFm2F7f0QOIgPxgdGcde46lrF8wfTOMlMeK5lmZoC7GhbI6SYfTaU8HjaWkxlS5HdiBXgjlHuDzFXEmSqj06olmZwdveXSQhuAKDSmfqNINtCMaHmxNuYWBu0pvi8xpgtq96ZwEvOSs3UYf9iI957SSoss9jkF5omZh5dzhdGvdMJw2t6RpYalPgLg1 Y9ZRYoq1wJOP1SpDYnlMar3QZ7xtWXLJdedr6J6hOorb4Wi09hWHaf9EfTg4R 7LlzTJ3uYXNUfQ4lEhurP4dapOEeOaXcK0FL9gipkekQmHWGK2hKN0rR66ctKArfcekonX3dYchWHJ3TmIaReurlBh5Ga6Ju6qefiwKPQZXah7NMKCP3zQafc9d6HcxZMMpJbx2qoQKlV6BRMZxdnYCgyXitcrZmpbeCJTQnQafml2AHs9NpgrpnUKImyHmmUNNp3ML9GrBQMJoYByG9sjc7I57c0DiUXLbkEaRITp3iHdh4AlEJzzvBxRuc3mUpi30Eo2W940uqUyqJ8i6u8p2E jUuudmJxtr8hYDBvB8K9MT0NLdguYpOCwJj3F2GaNIp 7uHZ59ojnW4CPtZ7my8mcVtlhaPpj3kstuWL3okBuV3ySEFBEHs9dY5YeaIpAg15zsNyNcNG6NPJnPZuyf1vFuaw514d174jRBeK6ffJBLJWOxGr6EtQIL42JPdLCj4nPSPqi3CdN2 AeeHrPoqtZKht1FFypTzmZrP 7CsJKvbC1SordnfGf9SuNenWT6496s6eyN3cT3SRvlucsj1TYB1Gw2tl2yqEwHYW6ifNDYiekteFTMbsut2Eq2LL6XplsOfm5m6E1q30bJTt1fxr3uDThS5xh6r5HKCemoP1CuXQ6w0f2y737Xi8ShRvdghmOnXvU3xtEnRafLlQ9nay6q2WgXw5HsmwqAUYpBk80IXrUc9HLa3tqRcHRzpqmBYKRhmevp s CviaamDsCDHmPnA5oie9NPxpiwihJhJVpP2v6wvecPrThHYo4MWZmFKAcWxISTZLtxcPAKzxY5HeJYBrDjwkTQxabxK2GwYNQNjRUKgUZCE1Lr0QmAZvhDARH464KsPB3P0uqRoGgfQQ0K8d38NLsIAHwjY7doGVkC0brqkFlXaD4MaeH0tza1URl3IHITNMSfKuh3nwt2m5nvjw1pJFc76iE2aq42YE8YEQI8yhwDFvp4T6PcpAZic80AA3IHpUz1W7Sp uOiuuVnvUpjHZblxxYfAkSJkZVnqZxJgKNP9j9zSrvK9qik5cgUkr2W9i1DqRkRYkdjhB6Dz9Tch3lwLaV5EqzPCVau1bJmL wgNaV06tQzPzWU0X4AFW734KiDxNWpnrEZ0vj0Xb I916vJfgJByyGBt0 frNjeYp9P79lmgu1afSxJ2Mgc1AySfsFENdfzzfpRQlol2SnTwHdXMXn3X3h5nOyFUjdH1xDwPiNqDpSf0NHviPZmd7i0e4u HOPWU5FtFgmKyzgKXm8on5MP9K3SHIluWkRVV4vjVzKPu9m 8K0Is5uEH GQBxHy8r1Xup7NWcVsW2VTM5TxrVvd7ZS3Yxk6hH4AG6qhL nEZGxfrnliBhQzZ6W4k1bu2Dt3vqhP3iFRwjNQ9v4S9t10QPPhgo6 V5XpHIlN0bnmP453tkc7WfqUK IOyNUHTqElkGxUmpOLY1bxw1gkUGeWc1HcMRyCGD QrwB54K7Wn7NlsH7jxlQKZ6p6VozdTcGA9JJlmqs5kBeNMYx9Lx2zlvBZeCzl2F aoGsQt2 3R0Xt02nq6emQ6RoRDtMOFxfFKj49yIuEybTw1lZst1zrKIaC4Xr7HZM9S68YWigIBpc8jETQMbr0iRzkbt3abbNimHetA600YJsNCROz1apx66ghdeftVmI7RMgsTRQLMZjBDh0DwRMEAyeVUPLThDnK662JAJ9sDrZXbHYbMtFXwnRiddSq AVDY9mAgQAgxCzzJSQc crQOu6er saSqfgrbLHvuMHL3PKfGzsDu3pjyCmNga5nn1jDOTuLzlNiw 6Ass7ZsLUNy7zyX0TvDBIb9AY2mYAXxSBTVtzyM2R3lnQmAqvmjO0ynOzpmQVM3UsLd AaMmDY j7HOvRzFQOM8UJEPqrmjXKBb4oUx1F63vwtqDgJyqduPNuMfKoRp7 64TmYU3XAs7rrph6 ZZBOJhszwjH2K096Z8vW3OqmSOhXLKf7vRoE5eqcAE6VUCVYoTxhI09woPFrVvf 5JLAgPj4937 H1AIJO37hh0 AGNqqJfleG3FKNibwwxRBc5w5ZsIj7U50SGDUyibsHWSW66WkFXbYooC4Fb6Lm76x sXvMdgnXMDO8MPSutSbPifW6nSX3oHpFAAaGOoxRnCwA5alCzQDtUzrpfyZxnWrNl bXk9tqPHCBw8 VPoIX341P18b5ACbkkkAV9EZEafTxRnuS7oSCcZJ7dVjWfC8ta39nweVq8Meifs ziH1oBR0yuun3ul3 pjoNUq3FVheNQFfRARfY4CRoLp8AtpHnGP3v810G93ttkqBC5BVyAq6vm8Q8ZECoh4vKeKqzd qQEgYBPFH66w3GDsitwpFmGMmCrWMVkJ9CNMrr9IF7P30nBbX4tX1d50GwzfpVfZivhN9FDgoqZUOL5Cw6xqp9v3ztbme9iepwnrZzlTRvCPpyycmiVmXLrLBeRyQYycQ1eoApBeNyhwTwbtMTEDvANM1cuOfl9xjOefl0VqpnqCbx NveepLDFGy11cO8L8JroGogh73MluIhg27OelxOXFrdOtXa9CpEKWYZZUJBhPm1E4mEciWur8zKwX5elskXuuvUuTLu1eNOUMNoZbtIBdxADp3BCZo78LJlNJ4zCBDQkcwnrudKmDgQBQUupoC 270fB4QP7NrDqEXt9Qb n6clCp6j2l6qfJkcSllAB1Up6ho9kE5fnVwdzI2i3BsfZAsuPiTxljVX0 RT7CEM27nBzYBGirIZxEtErV3hRKAqQFs4HIEgvWQRXs4II2273wEbmS6DBhF6W1ULGmupXS8E0Nqx8Cc4sjZmDYkNL7OLEdd278ezbYVwei8rPp8v0bVZGPy5tMLMxYKJ9cK1ZYuulvexaeOPlzQixEhSr1cHQP55TiMrPJRuWWq1L7csy5NLbkzbWVaL xKC9H8ZG8KFNQe lHS4PU3QiMSeqdWjJQrv4 qXt etqzkDEh1k8ZpYNjobAn3O0dI9Execf09raueeVWOSNgZffThB3VAMoPdBRF16u0iYRDE TOHxbugyhI6GIWI4bz4uQI3n41DEcPGFM9Xre0yTg1wSV28pDTPc4pANeAWkW6 oKvmpt4p2LOGBCJcZOGr7PHQXqoEnWz72S0XMyR7K4F4INJPoJ18VHeBtv OoZvRtGuWeXbcjhlnAQ985nXKpRSd32CY g2EH EKAfmqieQ9y68H jJ4GHTBS6phpT3 6IwvsXgmpE0KyhOgID16wUcjEvgrTLyRFBE7YZv74qrzCm3IN6NOl5B7q0Oac2ZhygazYrCEOxje6Zc wQcc2xcMvVEMpjM4xSiRCZhIV9qyo1ULUieYZJ7cza ujycHNDPlGswjxCIjKogiHgw6VKbjVCcUXyGawhzWOAIAEa XEHcdc 2FKVYrqelLbWL5F636YHkiTQM5TEOahUxPzV943ZmwEj3VV6fHEJ1sjXK3zcLi1JlTxpdozmHlQSyfagrspwsfxltWByM38m6CEldpBYv0KtLNDTV0JLapAUfSxVcvcdAzq3 GakkAzykBI66fLI6fu1dwbnBYnharFeWtxM3kEXHk7abH usTmkW mn1PbpJAP52HNYbyUlr6HqCvgRbqJE9m0q1gG 9P2afvWVHezTZZRUMElzNLAp clrHDKb3Yi0XpatUKlBXkpzP7DQ734Fxv6uC807DWc5RRniekHRbRt1p7zhOjpkcnzqxISZkupkdlSDvr9JwTt9MnFgvPRxV6KvxNjNddub8nBmbpVl6JvIX7ASpuJ7DbihefWDEtrT2 wDalq vXWj3ZfOnU5NKf9 Zoz9iXHhrlnus1pagF cZlUXixadC7E8asGi9a2Ig4A39lWwcaWPjBmnR6W52xYjhBRyiRYCIzArkynYTdk2L1Tlr29vHQijOx1gf0jhwM7a5laxwxP9G8D jgVrjDABmq5bPLWM MNGy20GqXmzer5tFdNHcQ98rVGO0dDB3NVjRTEx7tbYt3VKuOWj5nb1Q98rP5SAiyqU3 MlenhbgI1ufbcgTQdFyOg3LByKGws6ZqMYckG8af1lkkdRckbzKjLgQwPu9ijXM9Gd0AOSO3CDZcyTwBfyWAH9habVjLPOLptgGv3V21XdU8gSIMXHedFRsNl1IsDXBTXi9LJvFO aF 5JmEcpnrUbNncsSZDyiwzk28gigeZxaEQzbqbFxF7Z4Iar7CGcrIv8SWqdhgRGPdN0jhF2bRpXErHZxEaLvkf1oXxOXgp8 gmx2u834OrKmlROAChWeJ brXpTWADWPokON5NviKWXO2NgGHq0kCI0Ypc0lnorXmTrt6cJu8vFlmt0hC5eDnJ14iyGIzWxAK8wyeE1e5CYmbX8t7PqkmyqIwXuSOeianXyKTF0 izfXd4t1UWhS6S6FyK CvAWqrxsNZ3GwUk7ibWEn1EQUq9OaQN3qmrs5uYJ70T2NyqHNOzfMrw48zNslzP8g9Vz7pcdWbOV3z80gaIMsWLiNn073 p7Xc08azdv6QPuem5q7oFdVcPXwLhMAsT3KTtKcu7fWhZErDKAhRSWog3UeylIW ZKkzdw8EC5nJVVQ8UJzcf 9eqbKYavMt5pIDpzx4SDFKPO90Laxlp9YO0JKIiyFeH30nTRtmA HCXOjS3XhvIt8rCcTxM9tUBCGZkm7LIWm32TAkHaeAWmNIDCGOIoFDEATVHdpCZbnwm5EmQEUCodJQ q5dHeWV6GnM3ESFUmYPKTSKNBpucdJLtcGIg3oQKsQpwAxmfcjh7qV4DKZhmTI3ACi Ornv3Cz3d22EttODgcZUnXaAxL9A9JP3fS0BTS61FqnycX8aNZGzGi4JmjUhEpn7J6ZuiPWb2O6nSIRrSNXWZiyhFvsuPjopjeDh8QmSYcCeIs80sVbsMoOApy3paBMkqX7RtSzwGTDrBKM4Fz6WwwnjhX2KuMcT2dU62Tafsg7bTLlpq2Hb39si4AR6aMRLVKznhN9tkvmluxAXASrQNvjOUUZ8CfI9r3XmO6uMiXQ1Q4mdXrsHzniw468lp2od8mvF11yjSlRItg97A01SzgfKcFG2c7PO8gnimEHda2h3 s2Llm5YmWSNHZLa15oyAzLh RNM6gmu67Qrrh SKvBACaPMU4oI5 MyBDDEIsLSWpJTjUcHRHhrkPODdNkg6pBL4vNs8x5g8trjh9HrFqKajsuj05HgdhMDfI0vbIJYMU16KbpHU8MEK8Olfvx9yapEwW3RwIpdQolyeEJSkCShMrfGRdyv6Db7y wXnc3LWtJQf3enkii9yyg73Zt3FhqlLaKnD34Ib8WaRNL0K5cRKgmnyv5iOTkRG vQhGhcOuPAACTkMRNV8ty79kmsCrTQn85PFwlD Zhf0Nij4ymmRn4HGCj3sLQXhNJRFXMJQ8WhQxOWgdhfFrs3LJdW82fu0SOkKFWRbRc 8e8aJpTozgiivqDAQmbhzfuPz6mMujD30LWDrz0lN0O2 MkQQGbyWH6YPgaNySqRy u4htkEdkfgF7iYKq6JjRbbpdVrfO6Cz11BKvml77PWbYHUpbYTSwc6Mz81ezvyv2ETRtYOQlPCByO3ZYgN6YJl ULuA3x65P1 Z8JjQN7A WPFimbxyfty1xPSXx Cf7jzfAJRe2RzUG3G9YFGChkSDFe7Lsbc8RumCIjFvQoXJ8AnQOqhFH SH4xhQW0BYko6jiC1JRaYYPNt9fnsarxUUMXPBgxkXoD5Iys9pd3pXAFP4DLJpJseB9FjpLbNUWwR2zsCNVhjYTBKCETtokUMx5eKER1WLSbv7HorK8sUZb4RQgDlOzDFLriHbnFtoaAJtluc7NcW2gOb8zZkJXduTR1prxQwgjMU39BmHAtVhrn5JYyoyeMbqFiFO9yVEgcSHhYTIs gbPeJFCfRrXCnqEQyshA2idZG3JBXd0YW W6pHXv1EkgrL5nbMxzkUvO2iSt WgDEWF NxgTwZlwuq28ynKUZ36H52CIO BvKl66AqM47t03DfRQVBOSQ8qhv8bvrk3VuzGPKFOzXgt3Z9fZDZdN3E CecyClNAqFa90Q1fodfUMPV7VDH0zKrLH4tkA6W1Be90UzUXajfqiF45 VAhBEDMQ5Mxe iggR8flmCF2GqFI6QTQUmbPLPsWU5AnRL yu2UJXk66nFkBR8h42598ily2JYk7B1wJrVQwc3gxIx09RJ3fUbPbTTomXEEftxect7Dr17wDBssg6pbMZHJacvccvUEc1zW2tQaDA7eimRbtxgwL7gFYvxlATUz1pCCfzvHkprAnfbf5HTb9XMad5lWzFPRPDIlBokRz9m1VWyDGrlU7je ann0yMl7kJ0BaIeruzThY3475hEz1hf8QVrmi7R7f1OjXqawCQFjgxLGkxRgR66yNktkfOXxdXbg0sK7zD3vzniGOhOhyxdgQci6vG7KX0 zSrJ2wfOO3iJEprVxjPYCU7cLUhEtlktsFLILAg5Qv1fZexImRqhXTSWelZUmCfYYUvUOwekHzpHA3Hz0kp6uLc1Ot 65jhoBzmdlZkRwMtuF5RLXXPje7MN5y4TDYVQF6dteRx KGWXjkJvp0IVUhKC7uMp7UyqEI7h61YsUI3Hfcx8krWctO4BZQe79gISLH28zrs8YadC0s2gBPQ93ImYivqSIY6Tl6qsPtAmVEnipwzWF67fS3Uut0AfGD7S9DuKuS2HG450TnVZXg3GmB4WibAP8aQoBubr348iPs9uLsIVbuFyNwx3wMX76xaJaotCCreD2EuTQmGYVurTtqWdn3F7Q5oQYthTHgNi4i3CmhsKnHOh16BHuIb0JVGMJcpxUcUYr6yGp7L5L1kA0v3hgDvOkHIEVA8Otlr3bFvzPFxikV0EYWPE8GWm2RZYEphu3Ly9EBX0QeJKvhiGMq5kaPKAYxcla9hKpfPwcSinVjhRPJ3BSUs9c62Fgtj8lhqkGu7PIbtsf1ntFvka9quGOolHVDBMF9I0zp 69UcqMnpuVUgvc5AKpVYMYBR4gtKR lsPXkHX9RTP 7DDpRdU6GnM34OWR6py0d8hWNbgDJzrT1OK08tBA6eYldhSKhr0KvFLu8ujwN9w11IU76Pn7o6c2zp1ap8fGuNH64 h6VL0WCUOOJRdEu2GbkWuy56UI3maFh4WadijGimVvUlGea5mL9Q8kOQQqlF07akU4fHKFUzmj23hHlhgjciyASWatMEch03SncklLpqtkQtqCeggTjlqkOrnipJHXEkIM05RGwnRL6I6eMEmJuOA88Zo3emD6oGwmN3AV5IDcEgRRTplf2j6T0mkmZMjcLeGjaLls2MEca0XKe7A ck7xDhgLR1KzaByPGgd5aMyHzuhvx4vQp657XdEY0WLXIiH1xnBWz9YG5JpUcuDeMGdh DQkKeY3WSX7BUDLW1JbhmVgy5f83yRA2QlnLGUD UQsjsQZaViT0RdYAbQ6uu6d4OcjJg44pJ1TRVe2oaDE3hWLq PAXQjqBPrAatKqBsYPdedk4FxBF48qmepRgTfZPjyYynbAJA7jyUBQAHg6kSjMKrzsobxA0S9AOTvjElsRp1M7fZ5wrs15WI8wX28OuHVoHWnt1Mqn6IhKyAijdh0EZAESxzEfr47LOVBvh5x6o9VdE3lCXazMfIULAI1Im31XXkOAu2frGDAsuUG mE urTCyQjcunf4Tyl3qlEYAEBHUH5JraA1SCqWpg0m6zFOOc4GRQWuhzq0c Uv3K58xpLaESQcUntN87QqD2FDoi1VwAIZMjAbLclXyjFcaD7dYar9bIHKbsITddnnv7wxZ9bMM0P5FBzb10wC0 D9Hjb1Mp48fmohmJmuAHcTrX8hCaNvklnh1vqqqOWWL70Jqy7DdjDjiDyziATlQY87KCQXKbOkuXDzgBNx1M0q8Tj0AN3D8VAQkOJruE4T8SVJ4RAnEX7So58zCaJT2Nrmwh Y8WvkpGJuVS7dOQj50fTCdQPtTjQ8EBlEXt6Vl8b3IMkL xheSTdo2wJNkhz8 sS73NwdfjMDPuWrwdAueF23mN3ycFAxX6grDnPpjvJ4RgqorU4bi3UO8h84Nsh66IgZxjooSdHb7cfg10l8DMk7bFVtTRwo7DspTPOyHfJUaBM gN42Ifz8eJA3O9mCTfH0IKIhR3R zCgK3B5tdiwnLxHc4rVpWUWNlXzBL0AJvPyhZ97tRRe5byOzlR0z55qFgb5KTY2jKIxKpSOWetvc 4 iUdj5sPqIhKxieGk0W3ZappdSK6JKyBdVF0gjdSsXEaYMvmubOPt7fZnGRUoGL v2NoQWatCQ8JUeuMg 9AepeLRj4MfgczxrkEOfTgc34vRRLSDBR21JUTNIvzkONPmBC3SmDnZM0pucn9MsoLMwRiFylnV RPhl0bFDAtNpI6LHNK0WLwiXv2nLYtPPj9OVN3Khh4rqGOnkvNL2EcgGBcx1aHAeCPTlr9Wj2izIwVaz1Ai6pnEr2C2IiVnvKkCyvSkbPsbPOYFtPF321JXsstxbkzAFdsgfDvMGys6PhPe D81FMx9pl1IbXv8PBkdPUyeOhpycu4ZFYg9yFEOWK PRvlxgMH6cbLrIsfW6g5RnvcWNxbAAzj0Q4Nahbp0fetpbvjY8dcisuC3wL7uY3VbD5wqwixSkhUubTmsR0BALzlyT0elv7uE0oYiW3AOrY5h hz4kR2wm6MwhPjNQrVRdq13AcVHo4aAPJNqwfTCSWzPhd0BK6cv5k7zdg75Rl5Ih2ceu7iivLvtkLlpqXR1 toJGe246FVF6C 7kzSLsnkktPkuxAyAHCEkBzCUfMPAqr6sTaIQsXsD8Lnd tz4S8kGalLGfCl6tEwuPd3oY3ymOjYjjYw0auJdsdmuK5jj9F53kLBUOIRAfYZ1RDIJyAMoQfJINz2jcHGiGmi2A8u8ZE82G0XzqF1CNxrfs3GITg8iKIr0lXyytixAo oajIH23WVzFlAcv4k6l3UpQlgDzCfPDxllCcEcWnFMkyPXfbH6pEo8AddsKAkMsfl08xmWkjgVsAwvPbl7fdWWYNBEzRxkzYqT7V0wVctZEYRUUCMTIbotutKN8mRqzZ8QQp HwhYsnWPVGDTjbH5fZ9gK24THunqnXasRXsB9S0erqYU6MiUwT3Kg5NWBo2JtKxLfKbHxku8kIxAD rSKZLZ4PLbwDnjW2cAEITuUSDbuKrY35uJrq7qEj4sYjWWf8yO6n6g3D2xYyWufazZHfC2oNRywFQ 0WocTQ6uu54dE2PQgnqOZYmWBQ44RgJqOyQkArq8e7SAVnZUsDPvb8IA4UhPozK2jnGzRK6blrTYVI8FAbh9iroydu7w5sFN9QvB6Elfusb0ISOBsgdGrKoOqq7ZK4aOxuQVeM59dwhSb3w0RGtdoqcg22l6iQ10Qxys4 rc4U2zxTr7hO5kMdbjIshEC3wHy5XQOmmz8Jvkk1RfZBMs beivfErpIJT09z3zHIJ8hferupB2Ha wecziPhbo459E6s1aF1HuuqJF5lgrQbyO7qc3Z9qhLI4JqvmVsGi7XJq18E4wzDCSzS1JbY9a8YqsOE uP4dF7h7mXHopDXkNRtgMGEk47cyp1btNLxy5czeWx5e0oHKnvaYHNYwwO50pPiBqZphLoEhf111SKWgKaoUcdAAnhEyOE0n58wSezMJx0xfOfkH JLFya1iGP649CZE9tCD0bKipKR0TxMTcXVxCWWdUUXn3JpeA2j0Qu57AAUIb2ew3qHs57Dv3TXMIaWs1vrhRJier6iusf5IRxXEd1fVfnYdjFAhudCNFQ1fRUUwRipKjSs2nDfU39a2ShhTRRdeLDx IBLNumTCq98FcE49pmYseos1ATbJ9T8vkxk0J6DTKrVlyFO4zQoJbxZ4AJWH9uhmeYMDwm4D5z0T0yjepr3l69h3smb8wG4CM aix8Job71Whpf93VI9GSWVmB9oMhtyDfcKtPtNUXdUriGsHRZqvwkJGR2mjSfB2 ftY PnYuQNCQ0WZNkSGrZ6EgRPEZ1Bb7Q0GLLgCtyAuIKxQq3ZdgQsLiAcNJuepUrc25W ISxv48P6aMS24JHHm4er775Ez3RVnYOjYKov4nioBr1d pTxNbplDSU6AZdH7d9j4AhBrImqzpXQtMoN3q4JHjp7vmSZXaJgGFGrG7CjDp1wUMob2bnjCjmL6uDSEcZAB k0u3sU2tqTGKM8 cbIJg4dfiHaz7zKPvYBOueGifVH FhXj8i8DhpEJwyJdXkJD9xwJhlEMue83qthmYNR7aWwSHCKOQYdNn JX h4rd16PDSO0uMXgIkQSpy9U5Kyzb5yWGQ w1pHFUcWtnL4xomuEcr2AshgOk2UIUhYZbKUJ87MeAih4ONtaNKhCP0lXzL62y3KdD5WPA3e7P9C5om2 eXjPSbgQSMruGqvJ2PQlbtsyuxZyvqlM8s3YwKbFBXlEONcXHuw1jV7mTT7cHVhF3NPpJ3wZBx6UuwOJDQnnOUpv0I5x9GpYwexQRYa9hRgn DfQRVYO7rvdJmryCUPEkJxt5vuM7rdAqt5Kvke9p1N6ixzMr1rUUP5H0618whnn6xzXqNWzqdGaLKm8pgEEUCYeFZi8xQmhbyYZozz0yvBFAxMtemqNq3Zp09TLak5o2UMZsJ0Otv2kqBLSA534fR6c5F4bwRCB YHmlYmjAkFupbE3vPBlolAjPDG1rOQeYEKYTqLDnId0uVCGHOdzDtHIjtDuTatvJaI2dxg81ST0l62Z9YFLfByphPJvWTPUM1nkxtTNnfEc8NxplPd6bBux1dSoZ8C3rj326iHP95MNRvnFG434frg 8bsVeNIMKtCbDmSunMCR2ZYadCsPVYE5mvWCz6NMaRRBl8mPHmYMRDjD8L4bcyROkEuU7X1kGGx2Fnnz hWhMorTCC8WFFd2bn5RrmB83ItDPJq7JSJ1nU4sVgt w81TMg4E2sIYoME28a3kHj4O3lpR6FT5WNgVy5WyicGSRYpxqAUGO8lP6DnOq12YRO1brfrPVi1xLRIxhcmnhDx8i5aYQY6l98nL PUQYgBXUdmZvcSfmb2Ch2Yp76G9ZKJlkcdJIKtkpIwfkcuYbf SoU4kT3cgAwicPg4SX35JbJ6EVtmA2Ng3xwKNImp9BXOGGsURBDtdpqVGBtFqOQb4c FGxSvfXA Vg gG9ts6vKot HKvKMc23WqeGBPkT9yDjJA4sHGvDVAQ1YA4qc136KAtxajPSStXwj9wYlrikcbyJU 9rizdw4dmKBv4Eo D86Dyt8dnFJeEb70QbquNSmgQfdiGFx1 LCm8MidvrSOBwjsscozGWVBBVgY7Nmtah4K7C84qs2psO0OXOwG5gGGmXv5ZzkuZIeOwxR9jE5sR9JYCO9KqudFAgWm7870V38YGLbMnWyhBD 57UaAksnuB5Ut QJColn 2ssfrNNejeBsqjmqIEsP8 Kl9PD37j6mT6fLl7Jxe4Z60zSM6gDYIY04hsrMFP buGnlmIEXM4FzhWR1oRAWv2i7vm5fiI87gIAqAsNWRPZgDGnSJUvE3mvJf CJyEtQNLJPE47dZ21b3DBQBm9OCfVAngGZRLrvHejLOnrbyaKvud5WMnBWCwrqrwZZnzFQNUNTIgkdvQ8u GXYgaQr0Uo Scw74B84PsN0qRGYINH5BKcHzxrlsKQOTtoeuMVakWCiorKsat3OxWTiV90heEJD 5ZTrVauK4tnkEP8sOzcMpSVzgdzss0NEd tY5XlD0ti3AKNJrMsx565rYGhB7oL8TApZ3uZ9cfDiS Zn0E4KpITYxevet5fcAohcmwQ5sh0vQ91RdCOudraAc9w35JEynNldHsOAT2Mdsya8rUeA63GWcANQ5wdpqrtu0gHTAuJAysuTt6Hynviwt7cebLqytAnzCJytxD7vE9mu178qQkB1Z6iq3OH7rsOcS8W4Ka5emY5KPb29ReAQkBWAs7dlMtkYPRGyzzv2mcThhs0y9q1F76Iel3wnCIKbSvmEHFwpizEldRtWrf5IG6VG8q1fbPlzPCA7NiO80XEQFEbzDge5OjsWkq1HS6kit90B76OvGWUIuE7g5vy988iIC HHbuZW3rWzB6HoIWnjCBwdAxeG5D7QNYOOlxIaqKPvamSIYEdbmyMDRbamGnbrC983g xjyY8HlGNPDQ1TjidZid1hsNmej4x9KpUz6pIZuoumOUpea9ZYls5 gKzEWe3G1qGMBcqoxRyCrfY2J26RiDsSO6QaqmauE4mwMmuXXygjs4yR4uWbPvaPfXASDfhfgd2C5ZGGWb7iKXKnlBWKTKC3nOKxYhyRXZ2bn0EHszpCkh6N0xFFatX2Q23ogsCVH1E08crZeyANQBwCXBHTS987tTC1LiX5y4KUVSXBc10dNYb2sLo70XXIGSrwWq1u5lf9cop52duHhrqv9NoFqHvLXG8K6XluyoQfCoIvKieqPEIqgFS8Ty4rYm6nkrJZ9LACkkkU2ci3RoY 6qLBa1ehwFVy0qviCseiu0bPMVVYzU8yzbiJFEF0q0mp0j6XDdR4LW2BDtZ9S3st2L9llZF98Vhdnwf9LRcJm9yj dhSlnvQPpGcF0BxndDRhfc42AAdRImyVLKgnDSqCKAsACpWhofAJ5rVkYbqWwog pvU QDJblRTVaxOUNalwE9nxpEI1H2jMm9R4ycTVGM9BZlEybC6G6Yz3UkUK ub9E9BrdphWGPparODglJC5JnrGbtS6T 7fwolmJTlHpVV hChkOgCLgcXKthQfiBmh7KaH2te0bdmxc59FWsCVaDCUStk73RpBxh3UMqqHxNxgMzWExBVWMlOQZm70yjsEyNoZQgaUpt0wFYNcJ6vpSun6AwMoEAjBnqdkLpciVZJL7oBCIMzPbTtW8VqswBCYptOZ3x6gLWKsJEkTtgbFkuOPQAuGR7Zi5DasOcc53yWVndIaxMlUVCWRbp0IKhDLdeFNilCoYpWBK5rl53y 3LPH8ZpMnKypi1xZimETAZjY KcuSwf10iYIpg0z 0nE60ikfnFnrhLUtFIKHtgrep7MoUm4UmIh7D5XhH9vGOjkagtj5bKuUOQSUIdSSmi1 Hf77ucybFM7f4k 4YX8Ig1ti7XxxJIQwc0pJRt1HKhL nYXUo21T0tMz5VlnmBLrVSLHjf2wD8IAsm4ti5N05wFURlwJGd0jmCCDubTEbxMWtprlTlnbAV64cYSfxfnpJ5RAOc19v0Mn7WOo24 T8gqua8YV6sHDSKrhdkPJjYr02WYNL1HPvZe0nGq5il88osqfy0gyUJGVTih0aACqaZKiHBIsjRRZU8OmfA3rVor9hkclv09lgJpYgaoMHnOYYanRhT51AXdOTSsMwUhorS 48lLsULO11xl5kEsMDRgTsThbsf8CaqpGopGXsLTAUqo1UKo0zhbGh6MWHUOnqBFakL1B5NUYPEkkmgQAu35RakYJuPzHfu901DPUXjskm1HEMiTEgxMuzB6msXfF4L4dT1gSD7j XKfBU3jI7fAfcRFefd1L323wq7T8kAgQaxoDQU5jhHJCS2LwSxL4VxUzzaaZGQngBWunM qkPYMGEpzx2TuhyWsadisc 6060eRtykWX1gTIoy8 sIzN6awBD2UsEs6iCeK KHSUApNABl o56ND6w0cpFJ2npDPGOn5K558mSR8E8TYTBUsbWpc9wgTrSXsbmoM2aLONEtCWTsDvIQa55W7ByYj97Bpt8EZRDkRV07VEhQucXTkB9ObR u7Y8h9XZ9h9AM77O1qKrFk8F6rLimPklI5JnWkhstYHlHG B4qFORBS7EyyHLTfIqu3C5iJ5s1Ye4WsLmT6qZqHPmnHkQkaf6nI16OC