Der Speicher ist weniger relevant, die ältere Fermi (GF108) dürfte deutlich mehr Strom verbrauchen, die neueren Kepler (GK208) - egal wieviel VRAM oder wie schnell der Speicher - sind zwar sparsam, aber werden mit Sicherheit viele, viele Stunden an rechnen, ist eher eine Frage der Geduld, klar sind sie langsamer als empfehlenswerte Neukäufe.
Interessanter wäre ob sie pro Watt mehr Punkte holen können als eine hochgetaktete CPU, teste es, mit älteren Nvidia Treibern.
Dann hättest du zum Nullpreis eine zweite CPU - als Rechenleistungsäquivalent - im System.
Bei langsamer GPU Hardware hast du denselben Effekt wie mit schneller, Core18 wie Core21 haben unterschiedliche Komplexität und Laufzeiten, bei einem 24/7 System ist das egal, falls du die GT 730 aber nur 8 Stunden am Tag rechnen lassen willst, kostet das Bonuspunkte.
Die CPU Workunits haben kürzere Laufzeiten, die bekommt man fertig, bei sehr langsamen GPU Workunits ist entscheidend, wie lange der Rechner durchläuft. Der große Vorteil beim FAHClient ist, dass du alle Infos bekommst, wann der Lauf geschätzt fertig wird (ETA) mit den realen Punkten, falls die Rechengeschwindigkeit (TPF) so bleibt.
Für einen Test: warte zumindest 10-20% der Fertigstellung ab, damit aussagekräftige PPD Werte errechnet werden können. Ich schätze bei die Gesamtlaufzeit ganz grob auf 15-25 Stunden, auf der Basis Zahl der Recheneinheiten/Shader, eingeschränkte Bandbreite. Hochgerechnet mit dem geringen Verbrauch pro Stunde kann sich das dennoch lohnen, weil du Null Euro investieren must in neue Hardware.
Die dead lines für GPUs sind lange genug, da machen mir eher die _A7 CPU Workunits Sorgen.