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針對(duì)加油(yóu)站安全事故頻發(fā)的問(wèn)題(tí),鯤雲(yún)科技(jì)為加油(yóu)站提供算力(lì)算(suàn)法平台一(yī)體化(huà)智慧加油(yóu)站(zhàn)解決方(fāng)案,采(cǎi)用視(shì)頻智(zhì)能分析技術(shù),在事故(gù)易發,多發(fā)部位(wèi)和(hé)環(huán)節(jié)進行自(zì)動化(huà)分析識別,對加油(yóu)區和卸油(yóu)區(qū)內人(rén)員抽煙,打(dǎ)電(diàn)話等(děng)違規行(háng)為(wéi),明火(huǒ)和(hé)煙霧(wù),滅火器(qì)未(wèi)正(zhèng)確擺放等異常狀態(tài),推(tuī)進規(guī)範化管(guǎn)理(lǐ),並(bìng)針對卸油(yóu)區(qū)卸(xiè)油(yóu)人員,承運司機(jī)的卸油流程進行(háng)全過程(chéng)智能(néng)監(jiān)督,智慧加(jiā)油站係統(tǒng)實現區域內事前自(zì)動(dòng)監測(cè)和報警,報警數(shù)據為監管(guǎn)部門(mén)精(jīng)準施(shī)策(cè)提(tí)供(gōng)依據,助力加油(yóu)站安全(quán)穩(wěn)定(dìng)運行(háng)。

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礦山勘(kān)探(tàn)開采技術日益進步(bù),但(dàn)礦山(shān)安全(quán)事(shì)故仍處(chǔ)於高發態(tài)勢,給礦山(shān)開采(cǎi)行業的可持續發展(zhǎn)帶(dài)來(lái)挑戰。國(guó)家礦山(shān)安(ān)監(jiān)局陸(lù)續發布(bù)(礦安〔2022〕128號)文,(礦安(ān)綜(zōng)〔2023〕5號)文(wén)推動礦山重大(dà)災害風險(xiǎn)防(fáng)控(kòng),山(shān)西(xī),貴(guì)州等(děng)各(gè)省(shěng)積極響應並(bìng)實施了(liǎo)相應(yīng)舉(jǔ)措(cuò)。為此(cǐ),鯤雲(yún)科技推(tuī)出智(zhì)慧煤(méi)礦(kuàng)解決方案(àn),提供深(shēn)入行業場(cháng)景(jǐng)的(dí)AI算法(fǎ),自主研發的(dí)AI算(suàn)力產(chǎn)品(pǐn)和智(zhì)慧礦山(shān)管(guǎn)控(kòng)平(píng)台(tái),可識(shí)別(bié)生產(chǎn)過(guò)程(chéng)人機(jī)混(hùn)合作業,三違(wéi)作業管理,主(zhǔ)煤流運輸與輔助(zhù)運輸(shū)管(guǎn)理,中(zhōng)控(kòng)室脫(tuō)崗(gǎng)睡崗打電(diàn)話等違(wéi)規(guī)行為(wéi),皮帶機設備異(yì)常(cháng)狀態等風險(xiǎn),實時對地麵(miàn)和井下(xià)關(guān)鍵(jiàn)點位進(jìn)行(háng)監測預(yù)警(jǐng),助(zhù)力(lì)煤礦(kuàng)企業加速(sù)走(zǒu)向智能化(huà),並(bìng)提高(gāo)安全生(shēng)產(chǎn)水平。

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智(zhì)慧油田(tián)
智(zhì)慧(huì)加油站

山(shān)東(dōng)連鎖加(jiā)油站(zhàn)

鯤(kūn)雲提(tí)供加油(yóu)站(zhàn)AI智能視頻(pín)分析係(xì)統(tǒng),智(zhì)慧加油(yóu)站對卸(xiè)油(yóu)作業過(guò)程(chéng)中滅(miè)火器的正確放置,靜電釋(shì)放(fàng)操作(zuò)規(guī)範等(děng)作業狀(zhuàng)態進行實時(shí)預警(jǐng),對全站(zhàn)打電話,抽(chōu)煙(yān),離(lí)崗(gǎng)等(děng)不(bù)規範行(háng)為,明火煙(yān)霧(wù)風險(xiǎn)進行(háng)24小(xiǎo)時AI智(zhì)能識(shí)別檢(jiǎn)測(cè)。構(gòu)建危險快速響(xiǎng)應(yīng)機(jī)製,出現異常(cháng)情況實(shí)現(xiàn)秒級報警,並自動(dòng)留存相(xiāng)關圖(tú)像(xiàng)資料(liào),滿(mǎn)足監(jiān)管(guǎn)部門的(dí)智能(néng)化(huà)建設要求。

頭(tóu)部(bù)石化(huà)集(jí)團(tuán)省(shěng)級分(fēn)公(gōng)司(sī)

鯤雲為該(gāi)國(guó)資加(jiā)油站提供(gōng)智能監(jiān)管平台,通過對站內的攝像頭數(shù)據(jù)取流分(fēn)析,智(zhì)慧(huì)加(jiā)油(yóu)站(zhàn)實(shí)現對加油區和(hé)卸(xiè)油(yóu)區(qū)內抽煙(yān),打電(diàn)話(huà),人(rén)員闖入,消(xiāo)防通(tōng)道(dào)占用,消防設備(bèi)錯(cuò)誤擺(bǎi)放,工(gōng)衣工(gōng)服穿(chuān)戴等風險(xiǎn)進(jìn)行實時檢測(cè)預(yù)警,加強加(jiā)油(yóu)站安全管(guǎn)理人員的工作效(xiào)率(shuài),推進(jìn)應(yīng)急(jí)管理(lǐ)能(néng)力(lì)現代化(huà)。

國(guó)資(zī)加(jiā)油站

鯤雲(yún)為該(gāi)國(guó)資(zī)加油站提供智能監(jiān)管平台(tái),通過對(duì)站(zhàn)內(nèi)的攝(shè)像(xiàng)頭(tóu)數(shù)據取(qǔ)流分析,智(zhì)慧(huì)加油站(zhàn)實現(xiàn)對(duì)加油(yóu)區和卸油區內抽煙,打電(diàn)話,人(rén)員(yuán)闖入(rù),消(xiāo)防通道占用(yòng),消(xiāo)防設備(bèi)錯誤擺放,工衣(yī)工服(fú)穿(chuān)戴等(děng)風險(xiǎn)進行實時檢測預警(jǐng),加強加油(yóu)站(zhàn)安全(quán)管理人(rén)員的工作效率(shuài),推進應急(jí)管理能力(lì)現(xiàn)代化。

民營加(jiā)油站

鯤雲為該民營加油站提供(gōng)智(zhì)慧加(jiā)油(yóu)站解(jiě)決方案(àn),分析(xī)覆蓋(gài)加(jiā)油(yóu)機(jī),儲(chǔ)油罐等(děng)重點部(bù)位(wèi)的視頻,對加油站人員(yuán)違規(guī)行為(wéi)及異常(cháng)環境狀(zhuàng)態進行識別(bié),報警(jǐng)和(hé)記(jì)錄(lù)。該(gāi)方案(àn)充分(fēn)利用(yòng)現有設(shè)備(bèi),部署AI軟(ruǎn)硬(yìng)件一(yī)體(tǐ)化解(jiě)決方案,在避免資(zī)源浪費的(dí)情況下(xià),加(jiā)強(qiáng)智能化(huà)運(yùn)營管理(lǐ)。

頭部石油集團山(shān)西分公司(sī)

鯤(kūn)雲AI視(shì)頻分(fēn)析解決方案為(wéi)頭(tóu)部石(shí)油集團山西(xī)分公司下屬加(jiā)油站(zhàn),實現了對(duì)加油區,卸油(yóu)區等(děng)關(guān)鍵(jiàn)區(qū)域的實時監控和(hé)智能分析(xī)。係統(tǒng)能夠(gòu)精(jīng)準識別卸油(yóu)作業(yè)中的不(bù)規範行為(wéi),如靜電(diàn)釋(shì)放(fàng)時(shí)間(jiān)不(bù)足(zú),滅火器未正確擺(bǎi)放,人(rén)員(yuán)離(lí)崗等,確保卸油流(liú)程(chéng)嚴(yán)格遵(zūn)循“八步法(fǎ)”操作規範。同時,係統對(duì)加油(yóu)區(qū)的違(wéi)規(guī)行為(如(rú)抽煙,打電(diàn)話(huà)等(děng))和(hé)異(yì)常狀(zhuàng)態(如(rú)明火,煙霧(wù)等)進行(háng)實時(shí)預警(jǐng),有效(xiào)降(jiàng)低(dī)安全(quán)風(fēng)險。

智(zhì)慧(huì)電網 智(zhì)慧(huì)燃氣(qì)
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鯤(kūn)雲(yún)科技是全(quán)球領(lǐng)先的人工智(zhì)能算(suàn)力(lì)和(hé)解(jiě)決方案供(gōng)應商(shāng),以開創性(xìng)可(kě)重構數據流(liú) AI 芯片技(jì)術為(wéi)核(hé)心,構建(jiàn)算力(lì),算法(fǎ),平(píng)台三大(dà)關(guān)鍵服(fú)務能(néng)力,加速人工(gōng)智能(néng)落地(dì)。

【36Kr】上(shàng)綫高利用率(shuài)AI芯片CAISA,「鯤雲(yún)科技(jì)」提出(chū)芯片數(shù)據(jù)流架構模(mó)式

作(zuò)者(zhě):鯤雲(yún)科技
發布(bù)時間:2020-06-25 10:16:00
閱(yuè)讀量(liáng):8915
標簽:

6月(yuè)23日(rì),鯤雲(yún)科(kē)技(jì)在(zài)深圳的產品發布(bù)會發(fā)布(bù)全(quán)球(qiú)首(shǒu)款(kuǎn)數據流AI芯片CAISA,其定位(wèi)於AI終端推(tuī)理,目前已(yǐ)完成量產(chǎn)。

根(gēn)據官(guān)方介(jiè)紹,CAISA搭載(zǎi)了四個CAISA 3.0引擎(qíng),具有(yǒu)超過1.6萬個(gè)MAC(乘(chéng)累加(jiā))單(dān)元,峰值性能可(kě)達(dá)10.9TOPs。該芯片采用(yòng)28nm工藝,通過(guò)PCIe 3.0×4接(jiē)口與主處理(lǐ)器通(tōng)信,同時具(jù)有(yǒu)雙DDR通(tōng)道,可(kě)為(wéi)每個CAISA芯(xīn)片(piàn)提供(gōng)超(chāo)過340Gbps的帶寬。

鯤雲援引(yǐn)第三方(fāng)數(shù)據顯(xiǎn)示(shì),搭載CAISA芯(xīn)片的加速(sù)卡(qiǎ)僅(jǐn)擁(yōng)有英(yīng)偉(wěi)達同類產品 1/3的(dí)峰值算力(lì),但(dàn)是其(qí)通過95.4%的芯片(piàn)利用(yòng)率(shuài)可以實現(xiàn)3倍左右(yòu)的(dí)的實測(cè)性能(néng)。

大(dà)部(bù)分廠(chǎng)商的AI芯(xīn)片均(jūn)為指(zhǐ)令(líng)集的計算(suàn)架(jià)構(gòu),此次(cì)鯤雲科(kē)技發布(bù)的(dí)CAISA芯(xīn)片則(zé)為數據(jù)流架構。鯤(kūn)雲表示(shì),數(shù)據(jù)流架構AI芯(xīn)片(piàn)提(tí)供(gōng)較之於(yú)指(zhǐ)令集架構(gòu)AI芯片(piàn)更(gēng)高的計算(suàn)效率(shuài)。指令(líng)集的計(jì)算架構(gòu)要(yào)求芯片的計算和控(kòng)製(zhì)是(shì)分離的,而(ér)控(kòng)製(zhì)過(guò)程中(zhōng)模(mó)塊間(jiān)的數據移動(dòng)以(yǐ)及數(shù)據計(jì)算(suàn)的過程(chéng)中(zhōng)會存在等(děng)待周(zhōu)期(qī),這(zhè)會(huì)使得芯片(piàn)的計算模(mó)塊存(cún)在閒(xián)置情(qíng)況(kuàng),這(zhè)也是現有(yǒu)芯(xīn)片利(lì)用(yòng)率(shuài)普遍低(dī)於30%的(dí)原因。而數(shù)據(jù)流架構(gòu)依托數(shù)據流流動次序控製計算次序(xù),采(cǎi)用計(jì)算流和數(shù)據流重疊運行(háng)方式消除(chú)空閒(xián)計算單(dān)元。在(zài)實測(cè)中,數(shù)據流(liú)芯片可以與同(tóng)峰值算(suàn)力的(dí)指(zhǐ)令(líng)集(jí)芯片(piàn)表現出更高的芯片(piàn)利用率以(yǐ)及(jí)更高的實測(cè)算(suàn)力。

本(běn)次發布(bù)會(huì)鯤雲(yún)科(kē)技(jì)也(yě)帶來(lái)了AI計(jì)算(suàn)平台(tái)星空加速卡X3以及X9。

星(xīng)空X3加(jiā)速卡是搭(dā)載(zǎi)單顆(kē)CAISA 芯片的(dí)數據(jù)流(liú)架構深度學習(xí)推斷計算平台(tái),為(wéi)輕量(liáng)化規格(gé),X3加速卡(qiǎ)因此可以與(yǔ)不(bù)同(tóng)類(lèi)型的計算機(jī)設備(bèi)進行適(shì)配(pèi),包括(kuò)個人電(diàn)腦(nǎo),工業計算機(jī),網(wǎng)絡視(shì)頻(pín)錄像機(jī),工作站,服務器(qì)等(děng)。基於CAISA芯(xīn)片(piàn)的(dí)X3加速(sù)卡動態功耗為(wéi)20W左右(yòu)。英偉達(dá)邊緣端(duān)旗(qí)艦產品(pǐn)Xavier 在深(shēn)度學習網絡(luò)ResNet-50, YOLO v3中實(shí)測獲(huò)得的芯片(piàn)利用率(shuài)分別為21.1%,6.8%,而星(xīng)空(kōng)X3加速(sù)卡的(dí)結果為(wéi)92.3%及82.4%,遠高(gāo)於前(qián)者。總體(tǐ)算(suàn)力(lì)表(biǎo)現(xiàn)可以(yǐ)達(dá)到Xavier的(dí)1.48-4.12倍(bèi)。


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星(xīng)空X9加(jiā)速卡(qiǎ)為搭(dā)載4顆(kē)CAISA 芯片的深度學習(xí)推(tuī)斷板卡,峰(fēng)值(zhí)性能43.6TOPS,主要滿足高性(xìng)能場景(jǐng)下的AI計算需求。實測性能(néng)方麵,X9在(zài)ResNet50可達5240FPS,與T4性(xìng)能接(jiē)近(jìn),在(zài)YOLO v3,UNet Industrial等檢(jiǎn)測(cè)分(fēn)割(gē)網(wǎng)絡,實測(cè)性(xìng)能(néng)相(xiāng)較(jiào)T4有1.83-3.91倍性(xìng)能提升。最優(yōu)實(shí)測性(xìng)能下,X9處理延時(shí)相比於T4降低1.83-32倍。


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盡(jìn)管(guǎn)數據流(liú)架構顯著的(dí)提(tí)高(gāo)了芯(xīn)片算(suàn)力的(dí)利用(yòng)率,但是指令集的(dí)架構(gòu)支持(chí)各(gè)式各樣的(dí)數據組合,具有(yǒu)較(jiào)強(qiáng)的(dí)通用性。CAISA目前工藝(yì)水平(píng)為(wéi)28nm,這在(zài)晶(jīng)體管(guǎn)數量,處(chǔ)理速度,溫升等方麵較之(zhī)於(yú)更加(jiā)先(xiān)進工(gōng)藝的芯片(piàn)將會存在(zài)的(dí)劣勢(shì)。

鯤雲科(kē)技(jì)認為(wéi)此次發布(bù)的芯(xīn)片新品的核(hé)心競爭(zhēng)力(lì)在(zài)於提(tí)供(gōng)了(liǎo)更(gēng)高(gāo)的算力(lì)性(xìng)價比。

AI芯片產(chǎn)品不同於SaaS等(děng)其他企(qǐ)業(yè)服務賽道(dào),用(yòng)戶衡量產(chǎn)品的(dí)好壞與否,基本是通過(guò)芯(xīn)片的(dí)計算能力,通(tōng)用性(xìng)以及價格來(lái)進行(háng)判(pàn)斷。CAISA芯片(piàn)的(dí)競爭(zhēng)路(lù)綫不是(shì)依(yī)靠更(gēng)大的(dí)芯片(piàn)麵積和製(zhì)程工藝(yì)提(tí)供更高的(dí)峰值算力,而是通過數據(jù)流動控製(zhì)計算順序(xù)來(lái)提升實(shí)測性能。

終(zhōng)端推(tuī)理芯(xīn)片(piàn)賽(sài)道上,頭(tóu)部廠商英偉(wěi)達也部(bù)署了邊(biān)緣(yuán)側(cè)Xavier芯(xīn)片以(yǐ)及(jí)雲(yún)端旗艦加速(sù)卡T4。鯤雲科(kē)技創(chuàng)始(shǐ)人兼(jiān)CEO牛昕宇(yǔ)告(gào)訴(sù)36氪(kè),芯片賽(sài)道的競(jìng)爭是(shì)簡單直(zhí)接的,要素無非就是(shì)算力(lì)性(xìng)價比,通(tōng)用性以(yǐ)及遷(qiān)移成本。用戶會(huì)根據(jù)自(zì)己的算(suàn)力需求進行產(chǎn)品篩選,然(rán)後比對(duì)價(jià)格(gé)。峰值(zhí)算力的(dí)提升往(wǎng)往來自(zì)於工(gōng)藝(yì)技術(shù)的迭代以(yǐ)及更大(dà)的芯片麵積,這(zhè)也就(jiù)意味著更高的產品成本。但是此次(cì)鯤雲(yún)CAISA架(jià)構帶來(lái)的芯片利用(yòng)率提(tí)升(shēng),並(bìng)不需要(yào)更高的峰值算力從(cóng)而讓用戶獲(huò)得(dé)更高的實測算(suàn)力體現,這(zhè)可以減少(shǎo)企(qǐ)業所需的製造成(chéng)本(běn)。

值(zhí)得(dé)關注的是,英偉(wěi)達憑借(jiè)其極強的(dí)峰值算(suàn)力以(yǐ)及(jí)軟件生態構建了極(jí)高(gāo)的競爭壁(bì)壘。除了(liǎo)產品(pǐn)在(zài)算(suàn)力(lì)上(shàng)的優(yōu)勢,英偉達憑借(jiè)產品(pǐn)積(jī)累擁有(yǒu)極強的軟件(jiàn)生態(tài),現(xiàn)有(yǒu)用戶的轉(zhuǎn)換芯片(piàn)的成本較高(gāo)。牛昕宇表(biǎo)示(shì),也許(xǔ)初(chū)創(chuàng)企業可(kě)以選擇其他進(jìn)行拓(tuò)展(zhǎn),CAISA帶(dài)來(lái)的(dí)數(shù)據(jù)流架(jià)構也(yě)許就(jiù)會是下(xià)一個(gè)方(fāng)向。

此外,鯤雲將(jiāng)會為用(yòng)戶(hù)配備RainBuilder編譯工(gōng)具鏈,可以支持從(cóng)算(suàn)法(fǎ)到芯(xīn)片的(dí)端(duān)到端(duān)自動(dòng)化(huà)部署,用戶(hù)和開發者無需了解架構(gòu)的底層硬件(jiàn)配(pèi)置。RainBuilder可自動提取主流AI開發(fā)框架(TensorFlow,Caffe,Pytorch,ONNX等)中(zhōng)開(kāi)發的(dí)深(shēn)度學(xué)習算法的網(wǎng)絡(luò)結構和參數信息(xī),並麵(miàn)向(xiàng)CAISA結構進行優化。鯤雲(yún)希望借(jiè)助編譯工(gōng)具鏈提(tí)供(gōng)用戶(hù)較(jiào)為方(fāng)便(biàn)的(dí)部署(shǔ)環境,同(tóng)時(shí)也(yě)能完成較為低成(chéng)本(běn)的算(suàn)法(fǎ)遷(qiān)移。

2017年鯤雲(yún)科(kē)技獲(huò)得Pre-A輪(lún)投資(zī)時(shí),此(cǐ)時(shí)鯤雲(yún)科(kē)技正(zhèng)致力(lì)於研發本(běn)地化人工(gōng)智能芯片平台(tái),並在衛星遙感,電力,智(zhì)慧(huì)城(chéng)市等垂(chuí)直領(lǐng)域進行落(là)地(dì)。目(mù)前,鯤(kūn)雲科技(jì)已經(jīng)完(wán)成(chéng)了(liǎo)天使(shǐ)輪,Pre-A輪及(jí)A輪融資(zī),設(shè)有深(shēn)圳,山東,倫敦(dūn)研發中(zhōng)心(xīn),2019年(nián)於山東成(chéng)立人工(gōng)智能(néng)研(yán)究(jiū)院,支持技術在(zài)各垂(chuí)直領(lǐng)域的實際落地(dì)。

鯤雲(yún)科(kē)技目(mù)前已經(jīng)與(yǔ)戴(dài)爾及(jí)其(qí)他廠商達成戰略(lüè)簽(qiān)約(yuē),在(zài)AI加速計算領(lǐng)域進行合(hé)作(zuò)。其(qí)核(hé)心產品(pǐn)星(xīng)空加速卡已發力於電力,教(jiào)育,智能製造,智(zhì)慧(huì)城市等領域。

企(qǐ)業們往往會首先從細(xì)分(fēn)領(lǐng)域(yù)切入,並構建自己(jǐ)的垂直(zhí)生態(tài)圈(quān)。鯤雲已(yǐ)經(jīng)在工(gōng)廠智能安監進行了(liǎo)產品落地,也(yě)與能(néng)源型企業(yè)達成(chéng)合(hé)作。AI視覺在AI應(yīng)用(yòng)市場份(fèn)額(é)占比較(jiào)大,智(zhì)慧城(chéng)市,安(ān)防(fáng),智能(néng)工(gōng)廠等領(lǐng)域均(jūn)需要(yào)AI視覺(jué),人工(gōng)智能(néng)視覺芯片(piàn)將(jiāng)是鯤雲(yún)的(dí)著(zhuó)重(zhòng)發(fā)力點(diǎn)。

終端推(tuī)理賽道(dào)上,寒(hán)武紀(jì)推出應用於手機(jī)終端,AI終端的(dí)第三(sān)代(dài)芯片1M ;華為(wéi)海思也推(tuī)出昇騰310應(yīng)用於AI終(zhōng)端,麒(qí)麟900應用(yòng)於華為手機;地(dì)平綫則分別(bié)上綫XForce邊緣AI計算平台以(yǐ)及征(zhēng)程應用於(yú)安防以及自(zì)動(dòng)駕(jià)駛場景;比特大(dà)陸以(yǐ)CPU技(jì)術(shù)路(lù)綫推(tuī)出(chū)BM1880應(yīng)用於安防場(cháng)景。

鯤雲(yún)科(kē)技(jì)表示,公司(sī)已於(yú)2018年(nián)8月(yuè)完成了(liǎo)一筆數千萬(wàn)的A輪(lún)融(róng)資,公司(sī)近兩年(nián)的發(fā)展(zhǎn)方(fāng)向(xiàng)將(jiāng)會是(shì)基(jī)於(yú)CAISA芯片的落地(dì)以(yǐ)及(jí)拓展。現階段鯤雲(yún)科技團(tuán)隊(duì)共(gòng)70餘(yú)人,主(zhǔ)要(yào)以研(yán)發(fā)人員為主(zhǔ),公司目(mù)前有(yǒu)拓展服務(wù)人(rén)員(yuán)從而適(shì)配(pèi)產(chǎn)品(pǐn)落(là)地(dì)的計劃(huá)。2020年鯤雲(yún)科技(jì)已經(jīng)有近千萬元人(rén)民幣(bì)的(dí)訂單(dān)量,伴隨(suí)著新(xīn)品的(dí)上(shàng)綫(xiàn),預估(gū)將會有(yǒu)新的營(yíng)收增(zēng)長(cháng)階(jiē)段。

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