Esta investigación desarrolla un marco innovador para acelerar las simulaciones de Transferencia de Calor Conjugado (CHT) dentro de cavidades calentadas cuadradas a través de la aplicación de Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs). Aunque el aprovechamiento de GPUs para mejorar la velocidad computacional es ampliamente reconocido, este estudio se distingue por formular una estrategia de optimización adaptada utilizando el lenguaje de programación CUDA-C. Este enfoque está específicamente diseñado para abordar los desafíos inherentes de modelar configuraciones de cavidades cuadradas en simulaciones térmicas. Las evaluaciones de rendimiento comparativas revelan que nuestro marco acelerado por GPU reduce los tiempos de cálculo en hasta un 99.7% en relación con el procesamiento tradicional de CPU mononúcleo. Más importante aún, demuestra un aumento en la precisión en las predicciones de transferencia de calor en comparación con los modelos existentes basados en CPU. Estos resultados resaltan no solo la viabilidad técnica, sino también las mejoras sustanciales en la eficiencia y precisión de la simulación, que son cruciales para aplicaciones de ingeniería críticas como el diseño de componentes aeroespaciales, la refrigeración de dispositivos electrónicos y la optimización de sistemas energéticos. Al avanzar en las técnicas computacionales de GPU, este trabajo contribuye significativamente al campo de la gestión térmica, ofreciendo un potencial para una aplicación más amplia y allanando el camino para soluciones de ingeniería más eficientes y sostenibles.