用IPP zlib库替换OptiPNG源码里的zlib库，可以提升OptiPNG命令的性能。
我尝试了以下几种测试场景，供大家参考分析。
注：以下测试使用执行时间作为性能指标，单位为秒。绝对值越低，性能越好。
测试使用的IPP版本为7.0.3.048，OptiPNG的版本为0.6.4
硬件环境为：Xeon5600 2*CPU（6 cores）2.93Ghz。
OS版本为：Redhat EL5.4 for x64。

1）OptiPNG有不同的优化选项 (o1-o7），本测试场景比较的是OptiPNG with IPP zlib与原OptiPNG命令针对同一图像，在不同优化选项下的性能对比。
对于这副图像，OptiPNG with IPP zlib比原OptiPNG命令有1.6X~4.05X的性能提升。（o1提升最低 1.6X，o5最高4.05X）

optipng-1.jpg

2）这个测试场景比较的是对不同图像进行从o1到o7的压缩，OptiPNG with IPP zlib与原OptiPNG命令的性能。执行时间是o1压缩时间+o2压缩时间+。。。o7压缩时间的总和。
从下图可以看到，对于七个不同图像，OptiPNG with IPP zlib比原OptiPNG命令分别有1.31X~3.74X的性能提升。

optipng-2.jpg

3）此测试场景比较的是，对不同的图像，使用缺省优化选项（o2），OptiPNG with IPP zlib与原OptiPNG的性能。以及它们各自压缩后产生文件的大小。
从下图可以看到，对于七个不同图像，OptiPNG with IPP zlib比原OptiPNG命令分别有1.46X~4.18X的性能提升（比场景2的提升要高）。而它们压缩后的文件大小则是基本相同的。

optipng-3.jpg

4）客户提供了1100副网络图片，最后的测试场景比较的是OptiPNG with IPP zlib与原OptiPNG命令，使用缺省优化选项，压缩所有图像所需的时间。
根据结果可以看到，OptiPNG with IPP zlib的最好性能比原OptiPNG命令的性能提升了2.978倍。

optipng-4.jpg

从测试结果可以看出，IPP zlib库很大地提升了图像压缩工具OptiPNG的性能。而且对于各种优化选项，都有提升效果。

从OptiPNG的源码及编译信息来看，它使用了zlib库（源码里自带zlib源码，编译时同时编译zlib生成libz.a）。
而IPP的sample code中有使用IPP API进行优化的zlib库，
那么是否可以用它来提升OptiPNG的性能呢？
于是我们做了如下尝试（base on Linux OS）：

1）首先需要得到IPP的zlib库。
从register center下载IPP安装包，以及IPP sample code的package。
安装IPP，解压sample code包，进入目录“ipp-samples/data-compression/ipp_zlib”
运行"./buildem64t.sh"或“./buildia32.sh”(根据操作系统类型)
之后，就可以在子目录"bin/intel64_**"或“bin/ia32_**”下看到文件“libipp_z.a”
这便是使用ipp进行优化的zlib库了。

2）接下来要在OptiPNG的源代码中替换zlib库。

首先进入OptiPNG的根目录下(optipng-0.6.4)，运行make clean以保证接下来会进行一次新的编译

3）把之前build好的“libipp_z.a”拷贝到“optipng-0.6.4/lib/zlib”目录下，并把文件改名为libz.a(可备份原来的libz.a)

4）然后修改“optipng-0.6.4/src/scripts/”目录下的文件“gcc.mak”，需要修改几个地方：

a）修改LD=$(CC) 为 LD = g++ （保证链接的时候使用g++）

b）修改
$(OPTIPNG): $(OBJS) $(LIBS)
$(LD) -o $(OPTIPNG) $(LDFLAGS) $(OBJS) $(LIBS) $(SYSLIBS)
为
$(OPTIPNG): $(OBJS) $(LIBS)
$(LD) -o $(OPTIPNG) $(LDFLAGS) $(OBJS) $(LIBS) -lippdcem64t -lippccem64t -lippcvem64t -lippjem64t -lippiem64t -lippsem64t -lippcoreem64t -liomp5 -lpthread $(SYSLIBS)
（使用ippzlib库进行编译，需要增加其他ipp库链接）

c) 把编译ZLIB的命令注释掉
#$(ZDIR)/$(ZLIB):
#       cd $(ZDIR); \
#       $(MAKE) -f $(ZMAK) $(ZLIB); \
#       cd $(BACKDIR)
（不要编译libz.a，而是直接使用zlib目录下的libz.a，也就是ipp的zlib库）

d）增加ipp的链接目录
LDFLAGS = -s -L/opt/intel/ipp/6.1.3.055/em64t/sharedlib
（设置此处路径为ipp的安装目录）

5）重新回到OptiPNG的根目录下，运行make及make install，这样/usr/local/bin下的“optipng”就是使用了ipp zlib库的执行文件。

下一篇会总结使用了ipp zlib库的optipng与原optipng命令的性能对比。

为了实现这种做法，我们需要在编译的时候链接IPP的动态库。
在运行执行文件的时候，修改链接库的目录。

下面举一个例子，系统是linux，Windows应该同理。

假设源代码文件a.cpp,编译生成的执行文件为a_exec,另外IPP有两个版本：ipp版本A，ipp版本B。

1）如果版本A和版本B的大版本号一致，例如都是6.1.***，那么可以不用重新编译

编译的命令为：

g++ -o a_exec a.cpp -I /ipp版本A or B的安装目录/include， ipp_aes.cpp -L /ipp版本A or B的安装目录/sharedlib -

lpthread -lippcpem64t -lguide

生成的执行文件 a_exec 在执行的时候可以选择链接版本A的库或是版本B的库。

执行命令为：
# export export LD_LIBRARY_PATH=/ipp版本A/sharedlib
# ./a_exec
结果为使用IPP版本A的结果

# export export LD_LIBRARY_PATH=/ipp版本B/sharedlib
# ./a_exec
结果为使用IPP版本B的结果

2）如果版本A和版本B的大版本号不一样，比如A为6.1.***，B为5.*.**,文件需要分别编译：

使用版本A：
# g++ -o a_exec a.cpp -I /ipp版本A的安装目录/include， ipp_aes.cpp -L /ipp版本A的安装目录/sharedlib -lpthread  -lippcpem64t -lguide

# export export LD_LIBRARY_PATH=/ipp版本A/sharedlib
# ./a_exec

使用版本B：
# g++ -o a_exec a.cpp -I /ipp版本B的安装目录/include， ipp_aes.cpp -L /ipp版本B的安装目录/sharedlib -lpthread  -lippcpem64t -lguide

# export export LD_LIBRARY_PATH=/ipp版本B/sharedlib
# ./a_exec

这样就可以分别得到使用不同IPP库的性能数据了。

如果要在另外一台机器上运行这个执行文件，
只需把执行文件，以及相应IPP版本的动态库拷贝到这台机器上，并在执行前运行：
# export export LD_LIBRARY_PATH=ipp库所在的目录
就可以看到这个执行文件在这台机器上的性能数据了。

OK，就是这样。
P.S. 最新版的IPP性能还真是不错。
P.P.S.希望我也能跟duofeng同学一样把工作里遇到的方法记录下来，哪怕只是很小很小的一点。
P.P.P.S.这次测试的数据以及编写的代码应该会在不久后就可以发布。

后来倒是一个很巧合的机会让答案浮出水面。
我们用新平台作为客户端进行压力测试，压到1000个用户之后，就开始报错：“Too much open file”。
用ulimite -a查看max open file的设置是1024.原来RHEL4.7缺省的max open file值就是1024.
ulimite -n 65535
修改max open file的值为65535，错误没有再出现。
再用机器作为服务器进行测试，之前的问题也没有再出现。

需要注意的是，ulimite命令的执行只在当前shell下有作用，
为了永久更改openfile的数量，需要把这个命令写到profile中。

不断尝试就会得到答案，这也算是另一份经验吧。

1)首先到SDP随机附带的welcome letter上找到注册网址。比如Tylersburg平台注册URL是：http://support.intel.com/support/go/S3EA2SDP

2) 选择注册新产品，然后根据网页提示填相应的信息。注意：如果您是外部的ISV，一定要先确认您的公司已经和Intel签订了CNDA和IPLA两份协议。否则是不提供技术支持的。在填入的信息里，有一项是机器的S/N序列号，一般是I打头的13个字母+数字，可以在机箱上的标签找到。

3)填好注册信息提交，很快就可以在注册信箱里收到一封注册信，让您访问premier support以激活服务。点这个链接，输入注册机器的序列号，就可以登陆premier提交问题，下载所需文件了。如果是intel内部员工，可能需要登陆，使用ccr账号密码即可。

4)登陆premier之后，在左边的栏里选择Premier features->File Downloads，然后在Download Category栏选择BIOS/Firmware。点击“Display File List”, 就可以看到注册产品的BIOS列表了，挑选你需要的那个下载吧。

另外在premier上注册了产品之后，有最新的BIOS信息，也会收到自动通知的邮件。此外在使用SDP的过程中有任何硬件问题，也都可以通过它来提问，会有工程师及时回复。

简单记了下配置步骤，留作备案吧。

1）配置icsci管理及数据端口的IP。iscsi共有三个网口，一个管理端口，两个数据端口。另外还有一个串口。这一步需要通过串口把iscsi和控制台相连。为了方便，就用笔记本作为串口的控制台。连接步骤和普通的串口连接一样。此时可以在串口终端上看到类似BIOs管理的界面。选择管理端口进行IP配置，然后新建两个session，输入两个数据端口的IP地址。这几个IP的设置只能通过串口进行，而以后若想修改iscsi的ip，就只能在重复这样的工作。

2）把管理端口和数据端口的IP设置好之后，就可以用web界面进行磁盘管理。这一步只需要用网线把iscsi的管理端口和另一台主机的网口相连。启动IE，输入管理端口的IP，就可以看到一个管理界面，登陆进去，可根据需要对磁盘进行raid配置，初始化等等。

3）由于测试使用的是linux系统，最后一步需要在linux上对iscsi进行配置。用switch把linux主机，以及iscsi的数据端口连接起来。然后通过几条简单的命令启动iscsi的服务
# iscsiadm -m discovery -t st -p ipaddress of iscsi
（ipaddress指的是iscsi任一个数据端口）
# iscsiadm -m node -l
# /etc/init.d/iscsi restart

此时再使用fdisk命令，就可以看到iscsi上已经配置好的磁盘空间了。
附录：(转自百度百科)

iSCSI：Internet 小型计算机系统接口 （iSCSI：Internet Small Computer System Interface） 　　Internet 小型计算机系统接口（iSCSI）是一种基于 TCP/IP 的协议，用来建立和管理 IP 存储设备、主机和客户机等之间的相互连接，并创建存储区域网络（SAN）。SAN 使得 SCSI 协议应用于高速数据传输网络成为可能，这种传输以数据块级别（block-level）在多个数据存储网络间进行。