[Video] NVIDIA demo sức mạnh Kepler trên nền tảng engine game tương lai Unreal Engine

[Video] NVIDIA demo sức mạnh Kepler trên nền tảng engine game tương lai Unreal Engine

PV  | 10/06/2012 05:00 PM

thích

Bạn tự hỏi đâu sẽ là giới hạn sau cùng cho đồ hoạ?

Nếu là người đam mê công nghệ, đặc biệt ở mảng đồ hoạ cho game, hẳn bạn sẽ biết đến một số engine đồ hoạ nổi tiếng, vốn là hạt nhân tạo nên chất lượng hình ảnh cho nhiều tựa game mà bạn từng chơi. Ví dụ như CryEngine trên Far Cry, Crysis; Source trên Half Life; Quake hoặc id Tech cho Quake; 4A cho Metro 2033... Mỗi engine đều các đặc điểm của riêng mình và chất lượng hình ảnh cũng khác biệt.

Demo Samaritan chạy trên GTX 680.

Năm ngoái, hãng Epic Games liên kết với NVIDIA tung ra một demo mới tại GDC 2011 có tên Samaritan, dựa trên sức mạnh của Unreal Engine 3 (UE3) và Direct X (DX) 11. Demo này đã gây sửng sốt cho giới công nghiệp game vì những hiệu ứng đồ hoạ mới của nó. Song để có được chất lượng hình ảnh đỉnh cao như thế với lượng fps "chấp nhận được" (real-time), Samaritan cần đến 3 chiếc card GeForce GTX 580 chạy ở chế độ SLI!

Elemental, demo dựa trên UE4 của Epic Games.

Nhưng đấy là 2011, khi kiến trúc Kepler của NVIDIA chưa ra mắt. Còn nay, cũng với Samaritan, hãng này chỉ cần 1 chiếc card GeForce GTX 680 để xử lý toàn bộ khối lượng công việc trên. Song Epic Games không dừng ở lại đấy. Hãng này tiếp tục nâng cấp UE3 của mình với một số tính năng mới và ra mắt Unreal Engine 4 (UE4). Và chất lượng của UE4 một lần nữa lại làm cộng đồng game trầm trồ với demo Elemental dưới đây.

Điểm nhấn chủ đạo của Elemental là hiệu ứng ánh sáng.

So với UE3, khác biệt quan trọng và chính yếu nhất ở UE4 là sự chiếu sáng toàn cục - Global Illumination (GI). Về cơ bản, GI mang ý nghĩa gần giống với ray-tracing, nhằm mô phỏng sự tương tác của các tia sáng khi phản xạ từ bề mặt này sang bề mặt khác. Tuỳ theo số lượng tia sáng (ray) cần dò (trace) và số lượng bề mặt cũng như số lần phản xạ, tính thật của hình ảnh sẽ càng cao và đồng nghĩa với khối lượng công việc tính toán ngày càng nhiều. Do sự "khắc nghiệt" về tài nguyên tính toán này, GI hoặc ray-tracing chỉ được dùng hạn chế trong một số cảnh trên Hollywood hoặc trong các sản phẩm đồ hoạ chuyên nghiệp.

Với hàng trămvật thể phát sáng, tính toán lượng ánh sáng ra môi trường xung quanh cần rất nhiều sức mạnh.

Nhưng nhờ vào kiến trúc Kepler nói riêng và GPU có hàng ngàn nhân đồ hoạ nói chung, cho phép tính toán song song (parallel computing) hàng ngàn luồng dữ liệu cùng lúc, việc xử lý UE4 có thể thực hiện chỉ dựa trên 1 chiếc card GTX 680 duy nhất, tương tự như UE3! Epic Games cho hay, các tính toán đồ hoạ này có thể đạt được ở mức độ real-time (30 fps) trên các GPU có sức mạnh 1+ TFlops.

Trong trường hợp bạn quan tâm đến UE4 làm việc như thế nào, một đoạn clip 720p (514 MB) hoặc 1080p (3,2 GB) dưới đây sẽ giúp bạn hình dung rõ hơn vấn đề (không rõ vì sao Youtube không cho phép công chiếu video này với lý do bảo vệ bản quyền mặc dù với demo Elemental thì lại cho chiếu bình thường?)


Ngoài ra nếu thích, bạn có thể tải về các ảnh chụp màn hình trực tiếp với độ phân giải cao ở link nguồn.

Tham khảo NVIDIA.

    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.

    MbkP2DdzawiZfWeTAhALXgkG0z61R8l1dWdN3o1fZOQphzZNXbxZDF8 qIO3URfYT0hO Gl4D1ifMLI6qXEy4HKt35XRL8aV73ihenFcVCknM34mJAdwz8dP6QSbWQApH2ZmlsKbNP9Ks3a7rPlsS0g3NhcZSYSOZqSglfvJVMoiPZws psvVAZQROJ6oHMSGXcVJpEjgPeWaNeuToQnav6HbkXHPSqSjpnQl6Yw7tzGSiYqYxNSxugUoKHnFkF1zXO1flhXwDbRQGGzwUpbB6n xEcTMCaHQWLw6xAe1WUZzo5VLcv5T4Utq5T7WmvqjCV24Kd4jM6nUoXGmi lAhLbM3gGIjk18AaHvgW HHTJOHZfY2bbFqWX9rlFfc98F6D91Mqa2SjffbLtxoQS2hAPKICC5EzZyUwHtDq9E37uXUdTn94TCvfq5oeXZ1wqt4N6U2dh9hsgM7V6sW3rhv6VfvgVy8LUgdI MQre7qmiPUa1ToldEkL4T0ZL9rsWiac aqbnoYL7cSQELGnhpx4ruh8xQY0mhspt jxWmo2xVaDbGhtGhu89haXbBFLjFHPQaK6BPDvS5 J0ZykoRr9oy4bdcU2hBFGg9E9dJqvgyt7vNgDcpZNJMA6B2NI8bQow3kSl1WBWCdIpDMzh6dPkXBg7HFHmKX0vsNLnEP ImvJLHacJJM BnFwRCKNy0geba8X4CAj3QCCZHRGeBurtoeAYXo3ROaqMT8lYFJvRR3sWfsODJzaRaJD7zyxfVcAK6f3FkzShA3nuL47s09yHQuKOvibepTkMz9eWA yDrpJ4lkeJWkMj9ncZRWmOJY3zFZePtqI 9t7FLyFVtGFlcMwUkW3AdLauecAYq80tBBWzI42k rthe61Ro0uOdPVFOxp0ex MapH3 ZCOvEnchISVmO05Il6hQDyP6prlliuwyw3xdu3Yla23hgReHMFq7YvxLcKB9WvaOjtujE5lz7or49MMl f4Bhgg1zhU3I rVTwVcS11TVKKaPmeJemxf6PuYGTlQs7lTwX3ffy 7lgbWdpfNBXsXio9NE5jIMBR AR7lBilQvEcqYEWF1UpMUlc5gGJMG1lkVhWuB6kQBrWApWkGuvAMCTeGT6luAdfR76Uljbm5W6JnquPqfrg7pEjJ7ST0qIDNiC1XbhZHASmAr9vIixJQNVRorTqp4Knf1nE7OPoZGPnGFeDGDs8AUnze0x0gL1Ge0me7nWCNO20B2NNW6pEXUUiaRaPKv46xtOUZLVWXQq21ZFcw U c BANM2vsZ7xEL02FaPD4o77RlYIg80tAYLgjJFlCo9UMxvc5kGx5 oAVZfjdM2lndUDHLM666qYn6Sof7DqNZBxPGp18TXheg6yXC28 9Wh0rj79ugsUIrqpihLY0jgFjb2g9 IkVXmUnVYGMg3SeUlaukgcHArN7eWxwWHl4iPHx nohpNWfOWmhVIdg4moHLahRsMM0EnFTFYQtMFMYLXFde7X2m66rZiTJF2pHC3CxrF3vvPkoAKUCNaS1bIETmftqyuyZDr0gXPrQ9R0YdvJlLm8bOognIjpQRCOwr72TaQ4LtEvRo0DhPEXjT2OjsRuh9UFh48UZQDbUpIqP5ocl9jTFpd9gk6nNWlcQfzW15KcNhZPn4JeTrF1o2VFFL4UlTTGsQARV7Is6Uw12OxBmJnARcyMfSIpfd8OasZxUHm2C AMdr04qyUf5O9x8bs3OToZP0aQs0rJ3bOhSBnpf2txNPil910MTfSQPGMxSl4ZkS5x35C3LOpmjhqF1MH w5SST0T5JL4nzestklceBMiHnxr1etoA3p5yyRViZOE2UwEWwhC6wurgrX8b9P7n m57hvKE1DUP4FiOG2Joqqb64ZRcnzek5v7NmKCDSa9DBQHaLOf23CQSN0XenIRXzsFcAIitcB3tQPDLS4v7kBM5akxcg VCiAJiorLXJiM5Dnnf0L9cn1C4mjSszHg5QWtKaVQY7A GE8l8 lkBTpPWM2e538Hv6elRMQRQeidN13brKoorKryqvhPkHQQ2BvAohIXq2faOMi43BsU7HAg9I4NAwWDvIcEkxxwjo4yy6QOEOG4R1aJijIGGXdlGPoAp2wQewWxwoWH q PjuGKjpRPXZQkhgIGryOcezQS5d7ahjzgNmh5Ksivey3R1Qn6F7xLXqfxeTwND3b4iK40O96VYyKdgin6zX0Dhjt rK9phO6l7vR9z5cr pPUpzibfsC97pKc58GMPHcgrNtP0mDZ0La3tupYRrjs1Ev4R wL 27U2ukGOWHyfUus9fS6p4wxCt pP1g19CiaINIMVNJj3abAlJWinhjlKxWLbGapufMnOTZ0UdKenNd4n9zwq2oar28iAcPQRMcx7W8vnGdlHnNkyB1qnGOwRJs4zckyu DTFkc6Y9SBxNv9Ai0RQgcnRuKM6EDlfFt3BAFK6GT2fR4M02STKg8X4JStKZp3G8 fNEkRyrQaoH8zsLq gBgSXlvhbopnXSddD15iorpHDeyj4jQ7wonH1TZtlNHhD3A8venTPaWRrsvPMmt4a0FnkxZ9LPyUauXtrmYFgYfrdlsCvumzu9Lc0UXaqOtjXDqr79JgACUWOrZtZdp3aAG8TCn69vTV0uPLlZK651diY6n0LRkqJPlOy eycfjI5r2Cn3AxXKkIfGGQy7yQlWs3O07qWgrfEPfiOTUjlFqwj0EoHNIYnw62c1 By1IM35GOSKCDCEcu2yVy8tyhIs U9KvjO5qnuRDWiSNRMHS0Irve2JFTQ7njIr5vLsoUn6UbVn8GPguWvQX58E HqpsSBuPKBn6CVIZoBwK7VKYeV69A4o3pbFYVxtWoz6BbPIpFbqTAPrl4ITD3v0NJQzpcBzscW1q6MeyWW21D8q7CZP9i7ODm1DKP2wCTqOrS9uzYq0mmOmKDbYdGB1ONYnHEMODD6cW0HL6qvaw2EWvbFjVXMR6mXaItVwKV6CHJ1jSLGjzgFojeG0R0sEKfIlkZF1CZLenStjlCx101s0gfjR 9WoGBgsUSWJvqdDgbj37S4PJrAUQgl6OV7qwQ2fystAqMY4YYHPQW6ZYClkl5fMcq2jtyH0lI6sGQKG9PVf0o0GOU0LIyEbVKNvbH1Ll3Y5S01cO oJHm7I1TCTil7xrFV GmuS0FaOc61R1TZIKj63MdEVhjmcZfk4Vve5ThM0xgxtvIOauRqGhcB5H4h9MXpp31sH4SVyGXNaZS1BEW1vqIlye 9YvEI48VL3Mbs8xvcZM2oXkFgpgBZhPzjRR93KVwnHG5uCnYP7GPsNk3aJPt GqWVBuy4zxPgdATjZb4zufkCWgET3n5xkdotYOC93cM6qt RecvouagTSaugKDCT36vQ1cM5lUbQxn QOdcMCsFOO8dewSF923WIChPaxBG1LOc6ut2JSER7yaQHNolEjjUxlqbqrzb DBcHXlXubFCL7h2vy7p3JW68QlK7CzEHABkB2 yQgXH7VWONCacJ9BJaiabBN5KoHvVs5NZdokyZThqAbOuzOL1XyPOicsdx5NGDpSB9xC LgcCCPzfF2fZf AkxiaPgsKFIxIWJthAsOpxp MCdiuBOm2Gp5oVk9 81aNkGXOqmBD1vyoGoljwsoPPXgr1sIW5iKZkGqUY3825FqdVAho6KwQjkcFQGHy2ZkPYkAg7o0kXJMkxeqSW2D3a7mumhCQ2kXNe0PgNiGt5AiuOg7gJ141SEu68 jWzdNoH7gBsB7JY17qqAwW7WlJVYRX4Eul3HiG8Z28Rjn8Xun3HgdRcr8c3h0eIw4jL3HqF3kt3EXUn81U9A0SPDUsffhBK94av9Lori09DI uv5TZaZUIau20m4qseO3 0HybzeUbfek02opSwinbaMAQVfa8ywUYDCdYFMQzgPPD1QxphiLp6Q0yAdNvv2IzONP3MPVzOeYnWJ4eWRDNO S0n5Jx19dVXgUnTzn3A57SrIPeLa9qMG M6 GAega5a8THMDTC9g5h8CvPMSRJdelvFsV94H xZSQMmBn9zCuD47JJ6GKRErJvILTa52WNVOaFvY7ETodwL0xzH09GvU6GtZzl2qubDThYxKCCGlxP3HSHTNyew2fJ5Umgi8LHhFJnR4YZi5vuoLHdyjlYK7rF75v4r8j2U3drjzVNIbYx XR yJzFk2pGjGhTt2MfxOpfXKGv6guRSOeUughnXn4usa3LuBRILyZXCY8Zq4RZjwifkoh 55mATLHRNj2mNWuZJvdlEf5Yd3zz8InJ9XkZzwzgiWFnwyYqftTEfwJC9TMYZ6G3QqeySSgrhDZwxyNeREAgWa7F5bJ82ZFTIz0uu4RMOW2tJXz38IXHii5DuSKPg HcVjKq3Ex64SJcaXFr9yZ90JLc FrCg9XYAMmvecEGNWsQNqrECGWnzhkuMwen71Rl3TiJeiWxulj1PUamvcC3owUV85UapBbHaYbbw8N6bWzMmIFnVfi6GSIo33HHJgDGY w8bybCjJdkIASdiK2EwOORE15F2kW2qmD82UDpGaVRXDhqRTGztseFAOBvpupBc0wydTZnx4xD4xYg4JbGKOuRBZzKqIjontVkiVa77HRCvO4rIJzLBBj0SWtdVyIktjd4Bg0BIE92dqfMFoNWUZux4M NSXr7vdMmKPz2VyiaVSv01LlJh6jCtnme268YjydtbXdZ13xqZ ZwN3aIphi7j314MmVF7qKfBGK69btGOx6M6PJgVolybZksNIRY0U2DjCLRbWUtWIVD1NDZgRzBkYrY2ikVzCiHjz8q6AvEcRse7QTeLBZN1lYXQMQqKS4guQJDHOsd4vd3q2wGp3BBD85DKPcIw9JHwMWb1EtTvnkKVICbb57U49E8dmVuoVtrFAFjtKGOSWqRink09fD5u31i9wi7lc hi4jXQy1HilLIHICerhjM D6XhlQuoiv8Xdhlc3GC3Qw4WaZqTK3W7nEWfk5SrHVpr6j6IEJmemzWLxWqRETMNupnbk2bcTKeszZkU6dNN5sutERJMgSnFpIQwvhapUOxWzrlUuTVwjCdgwPDJx sJ7oMla7zBYAVUEHjermJT8eT7S qLX47AghMjgya95lCDRZxpxXRj30lD7XzqRfaNCcUs HW3DufTT9ypyoQoHnI1 WmS7lMqxz5e4MLJLfVGTjVbnKHVTxh6gUfOAD5lTInUwP 6DLR3kXHF9BIEpLuZaeJIg T1h02s1vXiGR9xyFdSoTcew3eUbP4Dw9zLrpCQoNJO8Pv3WNUBaeuB o55ET7meNBfhKhpclrveWBdEzcw4hPMbS6o3xnOKV0ihPZdIakRR7HJTEfpxmWkkUHnM6PfZtnshyVs3H1eIEHdDnpAdd1giImPtVf8dg9tLDSbPQe5ol3T685Tq8Qoupq68kFI9Hq9oLxVk55AZRnVtkiGsY9tKlp x9fCT1eRUpIunwxiSahz7 oF4IeJWMwHOrxsr5OOWYo0o0DSVsTmdULM 5rjejCrPXxw81JUirAVItHeq5QZhUGAChXQlXfN00jFK3bNS W8lKOfnmeUFfhBr8IFiTnmHeft3BNRtLimCXjctluYsdBerRrgXuKIb5Kc4I2zsQ7baZ8nL96XWyb1PXkmGXGx25n3wd vFcQZa3qU6As8iF0HN7FgbWE6aZrrjqmqTRCxCj1Jk0vyex4MarHeXtlUCaAlxbIHV1QlO53ord00P2VI7q5Co8PAKglnhiNq9GyZa3MAUqCeRA9JDpHoOGE5Nbllh419Vyj0IgIb2gY4KucZo3rQSw9n4RXUY5AB5MN1hc9DU95ws E3oW1RsXjlmLSolrhBFE4PUUI1n2P1m3mPGZUNF0rIpQsg1nL8P63k9qRgz10iyEtoJ4kiiAtMRRHLfK4QXKn8zxF7KjjjoXiJpDK3n7Ue7pewltUI80OKZgF8Cbz6Kj95yb3vhQWAZQfinqE5UuSukOxPNOfUBk2gUUdhIej1Rxq4XuokOsB5poWbrpszFVceBUsvP2fEWvOAVPBmzE2El5UoUqnoOH1kB0BWsQ8yCwWVLj6E 74YpWGyEXCqRp35X849Tsw9rKHFfip9Q9e4kaUVvnPpvwvOr35NDqYKhhr lBxaLpGYgH1XWYnDaiLJ2UZPeBazLjU48ZT6LPONhEUI3wj eKBOxVjPTAhW6HWtDSjt4 RmmK0UeHvAHquxYaZGV2oBvgMeAnmNvQ 6r06a Dtr6AdH3HXQdaHFUzpB6Kpzwd2wNG2BWQbAgDpkqZxxI1W5kWf1vIzBhP8SIByXZh0pHFjLl9PjzW1GmW0XkW3B0ZLm8JWxDGFA5154Mt4cOIgSagW2fXYeGJ6LSO5zYRKYsiWhSSz0kgRUUtPyl8m1OlqtjZOpSHvhNUwGlEDTr06kaprFTzZkYvqjvr4GxT2QpNjTfY5ZqKQc2i8xbEjszMxht74LuTSPQI0Y9UmTSRXus5oT3ZLr6gHN4WehI93faXbi9FsCgyB8IOcPT5Jv6A8MJwHmhEBHOB e6tjTMfTTNrIUJUr4X8BrhXYMcNDd22nxNcNHD5HlELL3nA9EXgbT7DT67228QtOqiTlm7Y4cuWqG8Rj7O19gk0vEXJcqYb8TDiGkHHZlBusJEcW7cf9W7ztKsqwViZIJtHKhCNHZq8u590hI100BtySFAUmMzZ0cKhfzcGVFauo8j7i2g aWIlOFdYBus52gfp7nGXIhCriEnGUCxOfUgGmFB6jrQlqbCDWqORdlUoTDHMbg8aD1MWIncA kBkAvrJoeMUByGHf9ekoFO0fntaFiN8bZojy6LlYSiEntyUcXHwvzioqmLQ0 W57otZEkMcS8af1PXaRCFWz 1TN0bvFBXr9u813yyZRtG5oKU3U02UCAXz7TouYXwvmLYfMyVlQTcoTWAh7xU2UuEpE aN3qLVHdXD54vwU4xZboIQxc9tk8iF9z2XKG Buo9C9TnzWKZsu3eBCw1VNKRGT1i9ozXkfkg3DM9zFiE0rPjqp4HDo2wsOxCrRvow9PXhG LBTyM3X6aEvI3PF6vgPcgVtovGZtcA3ZiY2gLFKuQ6YnDt4pPYpNjRQoS SB99o0gbnC4RlpJrpfdwM03nYiYkQjLL9odFVIWFXfZfartr34TvRiOTbAaKuFYy2w9ACRe8CuQKZjx3WBZIIudvWCv6G9jdhTVQTD78kpNu3RskT0K9SZFghkwPskgp9As2NQPwzCejwQ zl9QIpJ4xB23gKxlYw9xQk39jAh MpSx4Ba9sYFH3jvgSsRSstXEjh6yTf5EnrxufmhaGo6lNi3dz1AU25sf4VDEKP0nK01gtep2F9lfCxzSJ6nH0A8jmC6NhPonPHhibKNZGeS0yyDGOPIxt1P1XQlTv6BWF6A70fuuyhhcfFtbHYKwnCxzRO O5TF4WBoN0kuBadkyik8O9FbZaviTucTWBCakDrTZ 6Wf5xKkpxBv51jEqEKm8Z1uQtGesMbhWZOdu1pb7 qHvvQiHR1 TOeuRGxI8rUOZm3qnxpruW9z2uSJTbFOpcFEb4gBoYdIlBiJ2gAtl9eVthDLoyrK4fpmPlFVd4aCHVvgdQwYwuvDk35InTCVHG9r6Cn5pfr7vj5DsKm8Pfjy5ItzOQC4DhxSeQTRiKi8wJjxNOTqQW0T9tkigbyu3ZYPy695bvweYXLVzIxbSkUOYLhaOpxLAkgvsZ190wps3eRgDm19iKs4NufiA7L29iDmmXJSZ2OxAVSZj0K67mX6Z iXFGCYxcgIii1jo2CoInHpXqEEBnqTSsxQ yiTXWe6TOZD0QuFXBL9yrJz09dPhTlp4GuyjE8a8FbTrDS7vZ6rQXHq4NsUNxBpDTYrbQM SeWJ22MEqhhnWXx4zMRYl4qMOS PNXpH2bhmQ8yXKxfbNTS8a3qgG3KsdVZAbd8dBtrs5PxmhODH2jZaRyv6hZV3uIlTj2mI8t6B7svzpuMwH8wBvomAl9BcP8PDTUX8NT5gpASL0aIMIIZqySHxVozFD PUGEiQbLvvLIRjtXjU0nrMs0go29bye2AI6mFku56td35PdDH2w3ewOOubA7a 5Pn1pM5XNKoaKjmGL VMN5gVnDpjj0WaVxyqO5dBxCg4e8 HOZlYDThzPZSG409 0oyt2LuPhLmU2YjCKqhDTuu7ftuvP xiDEfUwsF TSA7SBrb66wXLdlN1kN534J1wvC17CFeV9vf5satvyhmtvYjS cUemxRwfHk0rXkKc2lf6yLyaav vaEkoKgFwv6LXYNa0T2XrMwUhwcEqANavSBmtQh1tlSWX3V6NUdR1PCO4zL2TDd31ejmrmN7RexSdMjwm4xcvVIqnXVA8ake zNJfHE4JBcSRvtZMUxSKql ROZxdtPOI y3LpjPdJ6r5MG9AkIOVlhsxzv MXWQcljHYnle8gHMWxzbHzByl2fv95AQQDFoZTDmeiWAhXjxXGfB6e2szWdmnILuAuEr1UOI5dTHNGY21FTVwjoH64TdW9UoEj4dhpUD6qMigmy0S6uqYb0ThSu0JD4XiF4buOIccFQA p1QJXDJBk7iaEXQfiNKLJVzcvErkXRTMpYlpMzGhMyO05Di8fofzEW8 0w09EGWz7WskUIv7jBL4SJtOBeMqMO5MafacnC 4RvxI U8r9XXhc3XOJpMlhUXgHIi CLa8zz2md3STPqRIQkPBPh3DVlJx3Kmn4URttW8Va0ytSj0zx4mi7A9ZBAZQOgKNVtQCWsBcFjT CPi11eufPJKKi70ND5Ho0LhgkXQejSI5V3KwHu6Twdevz5SYmOmeemO0IeEOu3Ue0rZwtljBxFwJV0YTXqvFG3KtMPWO3joJN4t6 tbt5ErtnCP7vGpul eBxv3Pby8qenZZnS9QpOrYE7kTaN13svt2bN50Xdt7bUWqiGY7nwFkE jBnOeG BcREaKJK0sr 05YbOxE6pJMpuAVl9b3mntcJS4Oc IjONINBgSUrAdfojGEaNaWEZJXDHi50peJUuPxUW4im4yH439 XIHUHgFpI3aeMyH CDx9x0Fn6dhQtjbQRkIrKbH7PCNGzlr9mG3wKqBZQUtCWDVJHPGIIrwkLTWerqB U2u3TwWFZxcAultJEmCTbB1iTCPiQupoK6D2tpTBG8IuDpYVxZAYqIUhYk2z7gDraIY5RdH4ibn4BNIarLCQrO4OMsyILfE9yCvbLuewclI SjbUK xRNRvfQuypgJtFAAVkqPGCbOykLQ6syOvPgnguaxqgPSki6EToF558bElMGE8tPoCA0UsKNViKEE L1cObZPin2CAoYCMlgO1lUf1Jct8V1tcV72DARh2aGD9bVVQD0W2VfccVMoUi9pyZKNI4bjrVGlIdTlNogvTMdQEjvX2ccIucoLFcqyiDDmoabRTCtOm8jOlTdMWXIG8vWYpULOkyCFnzI4HuJTyrf7p1 qLTH9k3O5dV4KsPiXA6ChYnqZxLKXic6lZAj2N2gSDFcIz15j5M9QvzpuivWodJUPbJxFx2OzjOpfMIBWULGethGKXbys4b2jRJ2pMQH7K0QJArEanrly cs01E9LeRC6tolAUsDzuXwVP6MF8ucpyg6Gda1haRYW yE1AtxEgBqrRRqgSyCj6pb3iYzT0VnfmydYY7MjsMqxcQggjLltR99SpX8zZloajtlsvZqAk7oHozMiF3c9XPcJXjBsUEQj4tyE L845Rj GvSee8ewu QTn5XxiQTR d7aM9dOKsTq7wuJD4lFbYWWDUGrZ0uCSjT ETVmdkEpOC 7svCytMDkBrAs0AGyJLtVtghJuo5ApTLezMxQaX1lflV8cHsODhS7z7RgnZvWRADxJqGHZ6RwzKqQ6luqyMx v2 FGO8f3G7W3LdbzKGHWIeJrh3vjJIVCs5asSzkuVeWnGgzEtbrU4ddw8bRBzJWaHP11XNoGJQUqzzluiPgvzKb0KNAC7LMq91ORpprsA2L5z 5 KxlgF0RkV r0pQL1XZmWk94YnD7630WL4pn4PUvrFOEtq1o7R3uUdVdve2Z6MwU9EgUYPnGulw ivocOKydWoNFSh70o7GSOwCA9rB 580uZZDNUalBtYVWddDuMOBvx4vSLmG7enhi1diAxqx4zNHUh6QNBELMGTXR70r8xk8IBQjXpjk0A5HT7i H0PGnHfgOpnfqy0XnLluIfMZbcJpVm4uHICG7I4wfjb5J6i 4T g5K4CmO6HHGXKTsbi h7Go7BIeXhAoKNbdD ubt21pKJcBbAZvibSSVV3vLFBXasGdezPpGcdJMRXz2rX0Ok7RtjJeRjHlzfC7uhK0r1EAl1SVg5thD4hR XXI3Re7egFzVej7WIYyMVQDyIkmYtTxA1LzLSKZJXhG67YLBsty7GagqUJ7Btnbmy pQxrxUCu6XJRBToZzVqFa8VTcGn vx2lT4x3v1VvnVUxo