Прежде всего, работу двух основных видеочипов на этой плате координировал третий, именуемый VSU. Во-вторых, помимо 512 Мб видеопамяти, плата снабжалась 128 Мб "буфером", что позволяло рассчитывать на повышение скорости обработки данных. Наконец, сочетание двух видеочипов позволяло наделить графическую плату 24 пиксельными конвейерами и 8 вершинными процессорами. При этом рекомендуемая цена Wildcat Realizm 800 ($2000) позволяла соперничать с "одиночной" видеокартой Quadro FX 4400 ($2300).

Наши американские коллеги с сайта Anandtech решили противопоставить Wildcat Realizm 800 не только младшим "сородичам" в лице Wildcat Realizm 200, но и основным конкурентам типа Quadro FX 4000 и Fire GL X3-256. Подробные итоги тестов в профессиональных графических пакетах можно обнаружить на указанном сайте.

Прежде всего, прирост производительности по сравнению с "одиночной" Wildcat Realizm 200 не превысил 15-30%, что очень далеко от прогнозируемых 60%, и ещё дальше от заявленных в пресс-релизе 100%. При этом выложить за "тандем" предлагается более чем в два раза больше - $2000 против $850. Вопрос о соответствии цены и качества "выделки овчинки" в данном случае уже не стоит.

Наши коллеги считают, что частотные характеристики Wildcat Realizm 800 были чуть приторможены, чтобы вписаться в рамки требований по энергопотреблению. Возможно, не самый выразительный прирост производительности по сравнению с "одиночной" Wildcat Realizm 200 объясняется именно этими причинами.

С представленными графическими решениями от ATI и Nvidia продукт 3DLabs соперничает вполне достойно, лишь изредка проигрывая им. Впрочем, в линейке профессиональных видеоадаптеров на чипах ATI и Nvidia есть и более мощные решения, так что "королём рендеринга" Wildcat Realizm 800 признать нельзя. Более того, Nvidia развивает инфраструктуру SLI и для видеокарт серии Quadro, так что в обозримом будущем массовые продукты конкурентов вряд ли смогут потягаться в производительности с парой видеокарт Quadro FX 4400. Эффективность же технологии SLI в профессиональных приложениях во многом будет зависеть от правильной адаптации, например, от уровня оптимизации профилей под каждое приложение.