本文经AI新媒体量子比特（公众号ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处。说到PNG，大多数人都不陌生。这种位图格式在图形领域仅次于JPEG。然而，在“解码PNG”这件事上，23年的主流工具是一个叫做libpng的标准库。但最近，一款号称“全球最快的PNG图片解码器”横空出世，速度是“老大哥”的1.22-2.75倍！除了速度上的优势，更重要的是它极其安全。超快的PNG图片解码器不同于libpng使用C语言作为底层，这个PNG图片解码器使用的是Wuffs。Wuffs是一种内存安全的编程语言（以及用该语言编写的标准库），用于安全处理不受信任的文件格式。包括解析、解码和编码图像、音频、视频、字体等。Wuffs不是一种通用的编程语言。它用于编写库，需要将Wuffs与另一种编程语言结合使用的完整程序。尤其是在需要同时考虑性能和安全性的时候。附言。机智的你有没有发现Wuffs其实是WranglingUntrustedFileFormatsSafely的缩写。但它曾经被称为泡芙。至于为什么把Puffs（parsing）改成Wuffs（wrangling），留给你们自己想象吧~那么，解码速度快了2.75倍，怎么做到的呢？Wuffs通过SIMD加速方案、8字节宽输入和复制、位扭曲和zlib将整个图像一次性解压缩到一个大的中间缓冲区中来实现高性能。这种方法取代了以前的一次一行的方法（小块重复压缩）。这种“带走”操作需要更多的中间存储，但可以解码的图像数量也更高。怎么了？我们知道，PNG图像格式的编码/解码是基于以下三个方面：CRC-32和Adler-32两种校验和算法DEFLATE压缩二维滤波Wuffs对其中的每一个步骤都进行了优化。首先，将SIMD加速技术应用于两种校验和算法。SIMD是一种利用一个控制器控制多个处理器，同时对一组数据中的每一个执行相同操作以实现空间并行的技术。其次，Wuffs0.2版具有与zlib库相同的DEFLATE实现，Wuffs0.3版为现代CPU（具有64位未对齐加载和存储）添加了两个重要优化：8字节块输入和8字节区域块输出。DEFLATE是一种同时使用LZ77算法和霍夫曼编码的无损数据压缩算法。对于Wuffs，对于8字节块输入设计，每个内部循环一次读取64位可将DEFLATE微基准测试加速高达1.3倍。虽然8字节块输出设计将复制长度四舍五入为8的倍数，但它可以将DEFLATE微基准提高多达1.48倍。此外，DEFLATE涉及写入目标缓冲区和写入缓冲区边界。（经典的“缓冲区溢出”安全漏洞，类似于从悬崖上逃跑而不是掉进鲨鱼的嘴里）。在这方面，Wuffs使用了类似于libpng的蓝/红双重实现技术。蓝色/红色双重实现技术：快速“蓝色”解压缩（当距离缓冲区末尾至少258字节或更多时）和慢速“红色”解压缩（反之亦然）。用前面悬崖跑的比喻，就是离悬崖边缘远的时候尽量跑得快，离悬崖边缘很近的时候减速刹车。但是同样的技术，为什么Wuffs更快呢？因为它一次将几乎所有内容（例如300×200RGB图像的99%以上的像素）解压缩到一个大的中间缓冲区中，而不是一次只将一行压缩到缓冲区中一个小的、可重复使用的中间缓冲区中。如您所见，现在几乎所有内容都在“蓝色”区域中解码。这本质上比“红色”区域更快。当代码蓝色和红色代码之间交替时，Wuffs还避免了任何指令缓存或分支预测减速。最后，尽管Wuffs和libpng都具有PNG2D过滤的SIMD实现。但是因为libpng将任何自分配的像素行缓冲区对齐到最佳SIMD边界，所以这种对齐会影响SIMD指令的选择和性能。Wuffs对缓冲区对齐的承诺较少，部分原因是Wuffs没有分配内存的能力，但主要是因为zlib压缩需要放弃，例如一次性解压时每行前4个字节的对齐。为什么说它是最安全的呢？与Go或Rust不同，Wuffs的内存安全是在编译时强制执行的，而不是通过干预运行时重新检查来实现的。(ps.运行时安全检查也可能影响性能。)此外，沙箱和多进程架构在处理不受信任的（第三方）PNG图像时可以提供额外的深度防御。上一节介绍的三步优化技术也可以用来修补现有的libpng、Go/RustPNG库等。然后有网友表示很难说Wuffs是否仍然是最快的……但是开发者说起来至少在安全性上，WuffsNo.1没得说。最后，Wuffs0.3.0-beta.1版本刚刚发布，但从目前的功能来看，尚不支持色彩空间或伽马校正。
