Nun, Sie könnten es mit synthetischen Benchmarks versuchen. Sie werden Ihnen eine Idee geben. Das CUDA-Toolkit von NVIDIA enthält beispielsweise einige Programme, die sowohl auf der CPU als auch auf der GPU laufen. Es kann verwendet werden, um zu vergleichen, wie lange es dauert, bis sie auf jeder Plattform ausgeführt werden.
Wenn Sie nur GPU-Datenblätter verwenden müssen, können Sie dies auch tun. Zum Beispiel, hier ist die Seite für meine GeForce 9500 GS. Dort finden Sie Informationen zur Anzahl der Prozessorkerne. Die Verarbeitungskapazität ist proportional zur GPU-Frequenz und zur Kernnummer. Einige Karten haben sogar eine GFLOPS-Nummer. Für jede Karte gab es ein Dokument mit einheitlicheren detaillierten Beschreibungen, aber ich finde momentan keinen Weg. Vielleicht in CUDA-Toolkit-Downloads?
Es gibt auch das Berechnungsniveau, aus dem hervorgeht, welche Funktionen jede Karte bietet. Wenn ich mich jedoch richtig erinnere, hat dies keinen direkten Einfluss auf die Berechnungsgeschwindigkeit, sondern nur auf die Genauigkeit und den Befehlssatz, der verwendet werden kann.
Ich bin nicht mit Informationen über Karten anderer Hersteller auf dem Laufenden, aber ich erwarte, dass es die Möglichkeit gibt, die Daten zumindest für AMD und Intel zu erhalten.