主要观点：介绍了高性能 PNG 编解码器，PNG 虽已存在数十年但仍在不断优化，其解码的最大挑战是 DEFLATE 压缩算法，文中详细阐述了高性能解码 DEFLATE 流的方法，包括快速构建解码表、使用快速循环等，还提到了对解码字面量的优化、流支持、重复匹配等，最后对比了 Blend2D 的 DEFLATE 解码器与其他库在 Silesia 语料库和 PNG 图像解码上的性能，得出 Blend2D 的 PNG 解码器在市场上速度较快且开源免费的结论。
关键信息：

• DEFLATE 算法是 PNG 解码的最大挑战，其不适合现代 CPU。
• 高性能解码 DEFLATE 流的关键在于快速构建和解码表，以及使用快速循环等。
• 对解码字面量的优化，如使用字面量对。
• PNG 图像格式使用块，解码器需支持流。
• 利用 SIMD 重复字节序列可提高性能。
• Blend2D 的 PNG 解码器在多种 PNG 图像解码上速度快于其他库。
  重要细节：
• DEFLATE 解码表的最佳大小为 litlen 表 11 位、offset 表 9 位，解码时可根据数据情况调整表大小。
• 对于字面量，每个解码项最多使用 2 个字面量。
• PNG 图像的位流结构与 Silesia 语料库不同，解码时需针对 PNG 图像特点进行优化。
• Blend2D 的 DEFLATE 解码器在 Silesia 语料库上性能与 libdeflate 接近，但在 PNG 图像解码上明显更快。
• 新的 PNG 解码器中 DEFLATE 解压占约 57%的周期，较之前有所改善，其他部分也需进一步优化。
• 在某些情况下，Blend2D 的 PNG 解码速度比 QOI 参考解码器还快。
• 提出利用 AVX-512 7 位表查找指令进行并行解码的想法，但未进一步实施。