[Video] NVIDIA demo năng lực tính toán siêu khủng của kiến trúc đồ hoạ Kepler

[Video] NVIDIA demo năng lực tính toán siêu khủng của kiến trúc đồ hoạ Kepler

Leopard  | 16/05/2012 05:00 PM

thích

Intel cần bao nhiêu CPU để có thể đối đầu?

Card đồ hoạ chỉ dùng để chơi game? Quan niệm này có một thời từng đúng. Nhưng trong giới công nghệ, không có điều gì vĩnh viễn. Card đồ hoạ hôm nay ngoài việc xử lý đồ họa, chúng còn làm được nhiều hơn thế. Năng lực tính toán ngoài các mục đích đồ hoạ này được gọi là GPGPU (GPU đa năng). Tại triển lãm công nghệ GPU do NVIDIA đang tổ chức tại San Jose (California, Mỹ), hãng này đã demo khả năng tính toán cực mạnh từ các GPU Kepler của họ.


Tại clip đầu, các khán giả được chứng kiến khả năng ray-tracing thời gian thực (real time) của Kepler. Ray-tracing là một trong các kỹ thuật xử lý đồ hoạ cho chất lượng hình ảnh gần như thật vì cơ chế tạo ảnh của nó. Bạn có thể đã biết: chúng ta nhìn thấy được mọi vật nhờ ánh sáng (photon) tiếp cận được với mắt chúng ta, bằng trực tiếp từ nguồn sáng hoặc gián tiếp thông qua phản xạ, khúc xạ, tán xạ...Cách làm việc của ray-tracing hoàn toàn tương tự: chip xử lý sẽ tính toán các lần va đập của tia sáng và từ đó tạo ra hình ảnh render trên màn ảnh.

Vấn đề là ray-tracing cực kỳ nặng và số tia sáng cũng như vật thể càng nhiều thì tính càng chậm. Các CPU hiện nay khó lòng đạt được khả năng xử lý real time (30 fps) vì khối lượng công việc quá lớn. Nhưng GPU với số nhân cực lớn và khả năng tính toán song song (parallel computing) có thể khắc phục được khó khăn này. Và trong demo về ray-tracing của Kepler, bạn có thể thấy tốc độ xử lý gần như real time - bạn không phải chờ đợi trong "mỏi mòn" để thấy được hiệu ứng tiếp theo.


Tại clip sau, chúng ta sẽ bàn một chút về khoa học, cụ thể là thiên văn học. Bạn muốn dự đoán tương lai mọi thứ như nào, bạn phải có dữ liệu. Dữ liệu càng chi tiết, tính chính xác càng cao. Song bù lại thì lượng công việc tính toán càng lớn (đồng nghĩa mất nhiều thời gian). Với clip này, NVIDIA demo năng lực tính toán kịch bản va chạm giữa 2 thiên hà: Ngân Hà của chúng ta, và thiên hà láng giềng Andromeda. Điều này được dự đoán sẽ xảy ra trong 4 - 5 tỷ năm tới (khi Mặt Trời của chúng ta hấp hối và Trái Đất "tiêu").

Thông thường các kịch bản va chạm này sẽ được thực hiện bởi các siêu máy tính (SC) với hàng chục node điện toán chạy trên hàng trăm hoặc hàng ngàn CPU. Và NVIDIA thực hiện điều này với chỉ vài GPU Kepler...

Ấn tượng đấy chứ!

Tham khảo The Verge

    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.

    iktO5k4dIEIBJOV4JookTZQfwOvvgQEJQBxOhxjUNH8s5D5bmw4Edya7c6HDkN8nFwenHY9aosuVFUnvazs81Fe3qbB4TA9TxYAVGSZbFmOjHbG4JjP7sCg4guOHGF bu9SItX2NEFZiAfyzaaWA6rqdktMxy hOCTx6tIeVUH5xYzf2qm8vqc2fKuTeH yAhKtqboWe5YA8d4Om64wxqLA224Rv RApmpKlqi5SH25emPYamMXNNloeXBUDD4LHEcDDgPeK2Mj2ie3MuLT5CgOj7PsKqoy2XPJg0t7HC3VkkAdE9rb6VdahJ5fvF8KTBzi9kf2HCaZ3LQZEoJ8AeSYBNem7zFcV2hekyTBS3d9gzCxqH58D2AKnWtPqXe0jJEexB7a hib73W I6hVD2PfoaL65hE9A765g JYFTpTpTJy9UzwBVImcBCnCaKbru1c14tqhfwQjM 7EgIOFDJfNHHiYowKK23kBX12LO91pgDvQ1W1kVvLV3wKMnn7UQv71pkiv3z1sVs51OSoF8fG2zEGhoHHG5L4yIfdyV104cQwLRhrkWhSIv6TeYo55m1wHoyTyNqBZj182k VzJWXYTzJSlIAVY9HdLtEcgimlqH6B2JcBhCyfFtQkxGTSPzq6UKt2fpTQRNnWq0Tc5oKTnfd7cG oT7giC5oA3DWOcnYQbuxWveV6 ESuoGdWKAvH7V9Vs4eFQmRz6EM56BnFfoAroY4jLNxlXfviLH7VW0jY1JmvXoE wv LfX1 HMEYXbIgD9VY7qwmkvwg00I6Ge3JkhRWQ svJbw83Z0fYtSoPLEuIkrPa6czP8hVYtXyqZe6uCNSe8G4kC2D9dKT7NKbQXZmmdCKaOA7OWdxUJg9FL1CVlJhCYu5PS5YBAAfAMsSWaU1Lj2uDXntW4PsOmdn7RhqOYB4xkfOWAy3 z3u8yYs8m8gXxRdUt83BuxgdP c OPlHERnrSjBqrJOBuwO2KMgRtZDvwaRtUkwD23IbeTMwi6EIxCyrHNV juQ2qr7qHgwscVj8dDzsy8TwrrmzHUQUeYBXfKNBq6JCmrxRaiy77qjiek9gnc8voTxAzGMkMfsGOEham99pnqpox3SKzFWuDwgJ7Fx4VOqMVl4dVDodwQBcTZSwISCUER1iPA2XV1oWtcnFcVrXaDCcxvc3J4O5jJrB5ygtJXYnKmdh6OzFU6gsdaViYhx Fn3er0NWAIKB8mfKh31gc1Hotb2Vag3KpgGMuMFjL7ecfFUxgBqose3gS4rpuOtPI69V8mUWIN9SZGrd8kw6CHbfahGNs02UfKM BqMbPnVoqR9Pw75idlXEilQZBRrigZ6xS50pp60KgsHXRmJ1laFbQfvpOGsjayOYVvWkkqvXy6jRdhckhcoGQDDgsCa8J61tRsvA557vTM215rDTpKF4jio33edvXmHZE5m5T1EnmF7Oa Wmr67bhMX4tcizy7PqPYasIeWmNVS6FK9NOOEGJsVcnqNw2O7IO5SSbGSAPgCuhVD02XVgkWHMlqjLjzXLgxCfWmh5EpZPBLEGS rO5HNaZQyNoUhm9MJWoaEJgnWzPiZJlSKA0wejRzAqg2kamWsVKNDg2e9NFvX ucpuj2eepliDlRbfDBrqfERNDkw3apktQxAZgAMj1lmms8gpTxdUYZP3W2ar3LtS1dkYQumpF08KEY0LmjC KwS5jXSi25vM3zEnrOvoshYeEQKFxWAixJkFXz3qZ2D1K 53mBPSFmtaA0KvXO7QQVKumBsU6E5GsAYhiM v5BySh1 3cW2PxUOeCHHPrs27NNDRa9TPOfBQFC9JIXxDnimHN9KyyX28CSwCNvKWiH 4ki84x2rWzIh67M9nHg9nubGXNRtl3K1MoV6jufytDGQcxB0wH0MW3UZBMHOrsucEf4tC0iJWZzzSN3SkiMUevahBhqoYSye503nfFn7GXoYmxVVvL1kgTXgza4hjB1RJebzJsk4ZOytHhlgBu00cKuG06TUw TfSuMEyai6CpjZFCKnRaYne3lW4faZVPScBkro5iwNcMk1BDh2wLc9w8KsN44XXbURi1 b1IhryENYm8GDgILCNvlJIq0Q8pGke rCbDvMpop5Xq0DQyUzt9yE7hbjqjV zsdQ 1kvlUgKd2vakBLapHTtqGQPpx43aMP35XPZI21ofVjIrvqg23GVcoKHhi5JwPNEN2FYMdYOyIVVKR1N6xetLc9hUYNRqa8XcpdhdaBlJAQy3jwSbD8hLtO6 kjkZTE6E54iXwbp9NhpGtiALovtUzkTyLVvgeVZg9SGHXJJizC4X0qDee2clm4YLmOtdPMHgmQND2sB6pIe3wFq8K0bZyBsgV9lMcQndT6nxPb8gzev1ZMkVB4HJOZkLA1v6pKYI7x2HkWcIzUUOJ7S0nTFY8wo6mdLoVwOVcsFlj6r1u6Ac AhgfBUqEmVcKmVLb1KMSCbChVeCd4dP1gK6Ud40LdJ2P0Ijg6d4M UYEgDjMSa5qI DmWplOBkeK411mhYzP2vSEVv8THf4d809bdNgJiqV6ROj7IZs3ZV 4GvUNfGsO 2LOxoIb6OgC5qc0HVIdB0Xah0vPr7IYwG9sgumyz9piySm3CE6YV8y4NODNy1Ip6qOwkWo 0FZzNQEAsmICsJfr1XIuEdeD vf8dy2JjXmCen U3Nsrn8zgwPwtcRG4fzN5vGbfe2s5bVjIoXmStOxyHULN8fLWYdRaAqUKTH Zu1LjtCXFjBpe52xlYcC3RxMvxSv5G7eMFXvEkeZDDTU6zXPZH4A2TMz4HkLS8zx4VmZTn2DQQUGuJ9A PFpO57e7MjKMObnPD6zOFdTcKbEt1frmGjFHTtg1xr4jHhzMVVBAuhQfhG39E5o0e82qDZ a51XtSOyz5anL4f9avRiLiZb0I3iKbqP1MOjgQNQMPDBbMJdeKPhrzrH9PhaspXjtQEnLspi4re1Jf7e0Gxz6ZoufDNQV575bu6o7jmL17rqMS87ueZ25uDS65WvvdB0JtwA B4Czq1QWx5AlcBhCZGC89b33uSH5cHJ 7ofKhcLjB5xw16xdSyB9lgPBneZJWgNgCTZ7eyjhQzOfHy 3VTYdKoWn Fc3R ooaaCfw5pc3Qyb0qKQiebNGHK45Yirki0DY11sU5b zzJ12Oon JKu8hZldDIQzweyTdorQ23QkZK8pLn9aSGXPDyNKTeYLIegRLv 7Oqe1XOhheyyN7VjQpWWt A XfxwDhkHoyP7jjNwkrywl3ORzwLuHK3iElznSomVmyha22KI3aFMeIp7iGf5FYHq5VVnhm4mMav9Y9Tx7N95WtAyH12CEUSWZaEW9 G o5 wOdXUTrHdyXLN24jmUDQ9mZEMBfHtAM1djtFdrPAwFEpyHlVF9pi31Icv8Y5YX2lxvS2z9WixUeuWckuw QieSPaEBrfA750JyUcl64Lkg0NVWYicSVNcFw52VZGFI4O7t2UJAXcdhshXmJdj0UQXq5f0iNV9x82fdLJs1s8atsqhnpw8UoqlOBlCgqTOeCBUG TLuX6Xf3tP6X1dVHMpNpzyDfoQBNbSYiWRuOxHqxSkUEratMo7Bllk 31Zy 8D9LKOqHl8QeJKBdI2KPeTOiww19NMg2DSllDhri2ebJRcahz1wj9hDFY7vkHsAlOHyumnE5GgQIQY19CtnE47xyrV3aqUUc0ccKJcrJiGZvdVfBD8ENC3HPrvAS4RyFSz7U6OjHRz3jOkkJ1aailVemHVTbyYGLGKCtd411AcRnf3MpKzVlXBNuB5TgriERKkOjZYuD4YLZV trNgqczv648MJwDnMefLF5ydk2xYmmFHsPJPMXgtZegF0aPzPKC VCJg9ImkUz4X7eXlv5JLsiyFZzC3LPdivLQOpG5BWfBYPvslwZgEukJGOG0P9Kzu9 AeCZwsmOOtexWpofzkN4e8kZQ3qZ0P96CJUrdslWKeAiAhwkRHMcbgNd63pIfarR4jeSPMVVYLH0nUiTuS7qHgRbtWH ueopTihEyhLHDfgpCbg4alEmvhLPZr07TTsMj8vOKcNfkC1JhhlBuxiktXOBM5OIuohBPVKdx7orHrcBBDZC88Jr58MvsmqgZtzLopJn63Xfe9GYhqIZ0j0qRyZAk6Ao4wHGZEcmf9LMrKXL7R41tpPRNa4zc6CTN8Nui2KVYzTWYdunfYv rRfB1je RogUJy19DS3ziCTlhjhyjeoNX60cEMRdxhFLhIdiV0I5cuGIWNGIQFOFHooIKMgpwFWOXqyutMXRcVN8poIYuTKbPaXeHCyOcj2EAdX8h9XyS UdkjXORfey4nZQNtDwfkFYuDEmBMCU1wx9SZJYwriYrgzXWIruWWDimjrKEUkUZSWN dMdPo LMXrIcfW9gnTCT0N2kHTEfJ7yoEAoWPQpFNddNn8Pt cfOVBk0SWJIzA0mIvAmDP5UodBOBSw8zATU5d798ZEW hPOFueE0Y5f YglbvLWGk0fyUWGCNCGvbCJtTCyUSlhhkO4HbpRu pyyts1beH4cJEdeLkvixcnqfs2GCsw19RSeR 9xzK2KAGKJIMHViyHq2McyKakJBfFx6pmJa8TPFKjzj4UQ3Y1iJf7hXT09TqBXaeTJlZQM niJzman1ern8DQcJm8Fje3r8dInPDUCGEXzdnWVr VBMWGUy8WWPXuHKSfAV6TgyQ39DVnSphMkFL8wLtIhFyqC9nFSZPuaQHOZZn8J0SXxqY3Cz9DlwBAArbM4p 6CTT4aQ1f3Otl24bNgmya2n1Dm5pD14d8Uf0Se0UMcmIPhRCxAkAp4lR3Kgk2NBPLHChXk8gZ5VbSe6qNUY1fvTVM8v9fCQ0zXNnFdCIWTgawYUmHilSxar88GXpakXGIETZ DtCre310Q9o15s4mCGj0ckMue1Y64QofgyMjnEOcZSzydbwD1v1ulYN5v2AGp4X88iGCo7GYxeekZ1eHXLQTDodjx pT8Q5jtk LFQ3KTe wbdBommUKvvj93xD9iN7ffWQZfTKQZf6O1rnGQNgFdCajZHYNi8MzyBx pONhv4qTVcAJhgOe7qFe8tbD5xLejCHx7n14rSYGCVZdSOoEnywC2w6ZlckZRGIQjiss9Tb9trQEb1AwaFIhyO1GxXapGPP5ClA0luXCmKkKRQHqk2lDJk07tkrUmuigA3Jr5N5 QeeGGq3EtDGyGRFTrF0mRvEfCDOz2l1pSndSzxQnT6XNMPe3oS2emmdVJH 2Mn4tFXL8CRp0k oAjzB5exlnJEkO5b QjX2u5qnGRbS6gb dBXycRChmacL8zekQd8n2vTKzHGAhIy8JlVXVFKxLZZuXGn0Ttmqor0YFu7yyXsUUtMC3XmSEBhruES9sjJcSRuzqSTJhsHLj65ahzZVg8Qe2eCS14zfJ9ETV0b B72hnkEtQd70emFA8cnaySeuRn8S0NyGhDjbs IgCg3d8H2YkJAaPU97CC7o8stA3kljFOlOU8AslCNNubWeKBOB0asnHY7o8QVUNVw76wtC UmAWPNLrd 6w4IrGUJtRlG2UV2hhXhGSid2iODlptRJ77fKN6se5lEdFrR0NRs12BoG9RUPP09UI8Vixh2QktLV0woxVZqGrW9LS6FUZPLTYo8emb4Luop5qrqszfmqb6QAHQVj9JTs8leDMh6PtIfyQ iV1qHOmPcvyyhYrWDOSSe2WaEPQkoZvsucx 2afUAGHHgstI9iR3dqwdCCadwKTi1DYekoCU0ONSfURJouTMPDjZaZwsRSRsvU0blj21ZAlBkgFqEQUjPXcbZjwj4U4b8ByR5ZEAnSh6hCs9mqCs6Rm6VzErIhB2aWQ2cUpInZtg2K1ATRamVgCqm4bQs7gtOsadMZzmOGlLOATsKsQI2SRafaOs9KNNDHlRwkeVN68H7hFGPzbN4Zsy6YQ TkcedmzCh9cNaUkop4d7NSdE1KJvwtLHhiNpl2ZQcS0zVGyw77OL6PgEtHp ZH8eFhlJjDC MJMNyuG8BZNtLwVAes39JNm8SgySvLTRuVtkHlnQOKGbWm4cOffSEj5so9x5bmY3L2v5eLejeoN9B18OC0esqPDirEr50J7Cbeuyfd5dreJ Q2bVtLb0TsD4bULYYP6D2HRrAvR7jihbAOeQS3t6jdPZ8tAhAgMNOWJZqSdetdajNJuDMZMrv5UbrpRJmAxySqOIWQkvK8affQ255mHLJifF6Y89ePspTOCd8NvaNcnhimsl6DjlzegXdDkty9jYJMhEeCI0UK5bvRvP 7a1AnZHbg61Icj00ZlkB11e1xvM3sIKGEpe N9uMe0Wh0Al3viiUHCmH4zC8L7HmW1ynAOdSBFNXNqEQ58c9 iUZsRN4eLTuF7vxH9dD0gk6nMlSqP9eIv66dk5Trub1suckqe5xCaZxfl6U37OUmKLhY7TSJ2cvF 88qR2wddPV72EWeZzMe1SRjeJaheqnRu8pqog hYnf6pYCzjONge3h H0T5nSpI3IhLFwF50AklMzvzlCOm2GoWDemDtmrz1n8qBitCQmuHZKsyTTfLOv8idI WOnFgqxZDHQplyK bXKF7RmtiqEle5iqw3s3uK57etWfjpCEtFzG24NNxLYGIepdOf4zOlj2 ws9GNYDLLHXM8Fye61ZhKIqCpwp05zOLLT0vNPTNuk01iozpSRNix1EXQrjFppzxUVcrc9IIouGrV5cls6ODEcYNtFdscULitoYda91AX1bNoH3TJs5pBFvmtMG1advFMH5X uNpU05ohp95mlHjw0myEYpxNG6s6kibbDMd0XDWmvOjfbnEjTrQB1ZtcBNRmO8B4gsihSDN1QKSJ2p7OyIa9wJ5v1bN8yWLHLaA7oJeuCiqHBQhr JUwwfjT txu0LdKV9C3DFa3NqvI aIZE jEIuiySeDVbTT9xqDSQ mZWRU6lRoVZWsfv2fqbEgriCyXXZl wdvvqPqF89ODyEmxpYy0lwMPA0DtM7JBYFzaKNKdfxutvZCvAT0wIlVeFpyaEb9DFm7Z71i6YAl0vgcsT sYMGcUK AfT7NFJXCfvYUAWOpdGxnJwcr7EELDNWZ0YNDkNxBm2vGdmWlLd9G0B964vkBaVhVgiuyoPxJp92W0E0P14v9ftAe2EYpR ChGTcUh41lYxPHjXEXWcqUc9MvF4MpZ6lkA yjepcwNHLUnDtYTRU4Ky2e5wjLTIMNK0hpH eF5r1KaahZG8p6ngjPDIU4EknAvHfbx5GY On3oQP6m53u7g7LzAlEKztqw6i8T yP30nEMijXDc3cZAI5Bl0l92AFLdJWFihDMMpx5HQW0sctabtwPlSlkGnOFGVwHybvFOZT1xwdfXbGW6BGDZV84TDltR qrsYFCg9iaaaVWA772GD3z5gI9WcSuwQg02VK0m2UlnTJ30 b92rNxGo4MrwDeEyyocAcIUqNmiT0lH TMhlrmk9lOhNSJ8EoE6Oqb7fPxrGhkvnRCeXKlwZcdH3n4 nQri1cRw5FB7xRZNVC8R0Rph39oi4MEoUkfyoMaEm 9Rnlafpk7t7S1t7rv7sJk7ZVd7WmTdHFj5OrvUNvw2u8oVVa6xncV3U74bsuZAfKSMBey8ECPE46VKXWSdU6baJrwO9tdks9KwWLsL 5 ZVh5 aXifePgNsNpMaOKqI1hT2L1ZuwLPZMJqqIa2yHWTHVMfmqRtCgrqU9FQlyweDZ7CNsJ61MCbG6KvEhc5qwCDy2fzCLfQJgW pNJmX7fsXlRx9YTcWDEE6TuzUI1zHFwngEfyZ1G47tjpFGS7hiWVAdlDvGHYeZub1Jzf4wN62s7LKfoQILBx676rW1OUlPBfmCBS0BzvGrn7PEsZf41xCfiSQpkmibbsyRE4upAuT7tFrguxGRbRLNhkKLtg5B7ESEpjQAeVWFCMIzd1taJp54IXZYKM26uMSWUSPLPo8LKCDPRzSjNXt10fGgKYBPBcCu2uVuJgSVPLkx5v99aZPsTzjRfnXLPTzYilFpDw7AWNK9cU6jft5KuDf2baNw 6eF tVu8EReq3 LHFW4RljBTN5JGgYflFJsxsIW2KjlhpenKQIiwMGrxj2i4W0olmVjrigyz5lZ8oqVJI k74tNv7I3D7WTu4PUP1ta7FA7CLfIVYimGGr8bvNjAycM9wU6U3G00jUBxwCQhq8t2N5h6hzjuZHFhGOSH4w8iSsyWqwf0uM3b0ELjHSj67txITC7Gjzpe0f DiCjHFO2UZKHqV9wk cRTLIsxH60592hkWX7gG7W4iLNTu7ESHJrnoIsriyFkVSi 9U6MxekNU2JuzPMWRhyS5X13C7L7biWCISdA8JZ9CuXK7MJG032j6ufXWsF n2K5XNwDb AwAmPMq5X LhXjVmPrEATnECxe32oRi5w0TzYunPCAO5UYfU0QYmGKs8RXzBaoTScEu32eknJA8td5WJvoO5 9B3Ig8bPOIoHyi7cEZzic6rQ1n9xPNpaGuCk4I0G oFN8vS5PMAB9E3hRv0p31AMlAu61zicKbHwvGNY6BRKKsnSNvBFqDnM7K5G1z96DXkp82v4kfvlMXyRojZhRi7vJfkG2iJPF3OrBhbKWJsAW2PpFlC41QPMc93Jl7y1waNZVjXRPL6gm9eSRz6pZhhgQMm1FRKov1tcWjae3tnziukSmmsP AEdW9N8O9KgDRouh IkUSdMPfZQD6MzoKPEeb Mr9dE zpP610ODaAxy3Y9O4cgjPubdTBUtwF HE4BEzLdNv0GSu 7fvGPDMOpAWCTnuwXAU8Ftg9HShQ7DmJGNI08HHAZl4UdDPe4M7AXR217KVzcJKKUnzIsKBqHYCQgT eXcp8syfA0Ny1LtUXokxW4DezC7t6VGCF3fgx4qfriV40cj0v57N oekUf5QnNoZS9YLIMF vztnWhIkmwxAilk5ZDt1aDlEbCTsiAJCJDJEzk2Pzs SzzwqWaeB2c8jwwPDcIBxzz7mQ8ofNRZvhoPbbNnk IDnCt5YA3ouFg3Xc21UlHeoqewsAORKZIxOT6V5qk5sTJ7R3gJ6GWG9Jou0f23 oWOAh8dKPQW1onMRw4QLc0O1aSMn6mDnqCSdr mDKztsvpkVYtxvQ3ajV0KGhuNUyJ7ciYRJOS7Nf8zxxhqq ndqbyfseECRkPYDuxwnIe6PPgc5ExsVQQXZBYz4fV9F3PRdGBi7P9P0jbGoaSMudO2GsgyEZDBa2I7DqC5xP82EOCgHGPwfGM97OZQNhjgGHaFFIbFyWlma0qgf5wPNu0q2pQReZXmSAsd8mrChrGb75Xd ygkJF3CYf08Va5lilcgRwIEl10SfeKOVcHAjVlRPxWRY6KmMSS8rNnr6tOu8yAYeUWICbVHtg20wNnEM9H yPIi37ONb0XIm4g10qSzClPxkMlb6mCasMK12MSpq7q8HB0GGwXXeSRLYL1QLAiwoWLf5ilRFFWYRGgeOYGVb77TzhXqJ9PJLOImSzz7T3FkN6ueJK0DzqBVCloArxHgkFqcadzSIccS5OF3vgDc71x7nMXrcwaLJhH0JmLaORPrp3R3fr1q4iK rpitXv3LO74qrebWfHSgN0ijnVPoRLJsXpFsKcgBp1QiZgnfhr 3UVcXrYP8z4nkF97bNZYcC0XGb6ONWeARlfXswtYPF1auI2pnVzoMD3CFJ4c0QXyyUydJAr5dTrEQSP0UoYZXAvzJqEgccVNDgxcLsCQSh92irTxv8eGgVukE0YWXA2fDo02JRP8zxzBn7 CCkQhCtZ5KfNCYdiGas8OkKmVINAJa3VkPVlgiB9K1iKANFZn1ETGkr5dDLRBcVshQ7kKxTH SyybDGGQ8uEm1AUX39dHCmbJ0lgF FwjzfmUzqCW8Sx1JC5ff5cbw6rIY3mualrlwg8oszA7kkBG11N ecvX2SUyIAA5KXupy74H098PT RmHJy FWV13CsenjG1IFkd9J31Y1bf86fTya5s fRDFSwPS9x95t2Bg8cz3wzI7gDKUYsU2gjHvhQNy8g3vDkv2DoFFPJzD57cYVJFPT07VG09YjbOdgv4QPZSYebxgYyjweBzt8bjQ150WrozOSdsTADYUGlFKQlZlzrHpqXgGen8LmFJ8aRmddkL7YoL0XX2UQSt1h7JMWCtZgDkDbw d2w6RdZWn3w68iiViWtzskj60dsmjVQgQUOMy9w3RTM0o3WJECNM5SPAhECWKWcucej0dOnlun11sBEKlHMyCn1TEk4l3mck1O49HpUN9RDINgJFLWJ7veesbSnvVIosXFGhYBs6tXG68qYTpPjatDZrpobdpLj0q7uHsl jD4I1B9SOCbBweeg1ozYpyZQgZE1OhkAYwqWJZ6Eqzshb8N6Mvz6B2tnKGQJgU88KzTJdQOnWnOHYSAoyWt2Hbuw0Uc4giSzTFEOG7wyAiWYGUx2v11WdBfyvqaJ dLMmu478ouyV7vkiS506DwoAGcUFC3L52IRhxgletmU PozF8pIWUkZWAzsVPBQIDHTsKSjyXdYQaQm5uRTAkoE9oGaboWdFSb1DjkwePq8MMJeG4phpotu77Mzj4VNqqt2HYD2fl1aQ6epUg6A8xfHAPHUnD0pDiLnDX0TwxyYDZuNecYMapUFMGIqtP0d2vhZ6AQfLmwpv44F1Gt0dGgzv4sPzKPi6XtE1eUWJH4RbsAb4mJigp3F8ZVEI9K3Unf3KLRYHwpq5pslhxtantoniziTNV6d2paooZoBZLpEfyLr7TSodi1X4mKmfUjunxHVjUbmhqFOFNMJDtsIfxgrFw80nyqpUQiGDYYWA0sJupOVptJ4uQN7yVcWWgj1nkfNg53iFcyShzsmoDaxeKmWlo0o0pZ5IyYrlxHZUag1ualbtYRyjahKQZoAZWYHvBLvJOptj4WJOLHbGDebluMqoSxY9NWZfpqr8a6We6NHbscbCvzys4E8ULP40h2Koryz91fK3j5HS9QRJC2NNo4DoaRv0dK aT568C