在创作场景下的提升，不光取决于显卡本身，同时还得益于英特尔全新的 Deep Link 技术带来的巨大提升。下面我们来看看 Deep Link 的工作原理。
英特尔 Deep Link 技术
英特尔 Deep Link 技术区别于以往单纯动态功率共享，英特尔锐炫显卡在与英特尔 12 代酷睿处理器之间除了功耗的动态共享，还引入了超级编码和超级算力能力。
动态功率共享技术能在系统功耗的限制范围内，尽可能最大化释放 CPU 或 GPU 的性能。英特尔已经在这项技术上探索了很长时间。早在 2016 年，Kobe-Lake G 时代，我们就有第一版动态功率共享，在 CPU 裸片和 GPU 裸片之间动态分配功率。
现在的 ADL 和 A 系列独立显卡之间这项功能也得到进一步应用，在运行负载时，如果 CPU 更需要功率，功率会更多的分配给 CPU，反之对 GPU 也是一样，最终目的是让这个负载有更好的性能。
第二项技术则超级编码技术，这项技术的初衷是为最终用户提升编解码效率。以前的编解码流程里，通常把编码工作放在一个显卡的编解码器上，编码效率成为了整个流程的性能瓶颈；而实际上现在的英特尔笔记本系统，例如搭载了 12 代酷睿处理器和锐炫 A 系列独立显卡的系统，集成显卡和独立显卡都有硬件编码能力。所以超级编码技术，就是同时运用两个显卡的编解码引擎，来大大提升编解码效率。
这种协作是通过 OneVPL 的 API 接口来实现的。OneVPL 是一个跨平台的开放性框架，应用程序通过接口可以识别并调用平台上多个多媒体引擎，充分利用视频处理能力。当超级编码开始工作时，一组组解码后的原始帧通过特定的 API 函数被交给 oneVPL，进而按组被分配到不同的多媒体引擎上，拷贝到相应的内存中缓存起来。不论每一组有多少帧，相应的集显或者独显的多媒体引擎会开始按照设定的格式编码。而 OneVPL 会完成后续的打包工作，把编码后的帧一组组拼接成最终视频来输出。这种并行处理，编码效率比单一显卡提升非常显著。
在算力提升上也有着与超级编码类似的逻辑，即尽可能地让整个系统都参与进来，并且合适的模块做合适的事，超级算力这项技术也是这样的逻辑。
