Las tarjetas GPU se han utilizado para cálculos científicos durante muchos años. A pesar de su rendimiento cada vez mayor, hay casos en los que aún pueden surgir problemas. Este artículo aborda posibles problemas de rendimiento y memoria y sus soluciones que pueden ocurrir durante los cálculos de GPU de algoritmos iterativos. En concreto, el artículo se centra en la optimización de la simulación transitoria de circuitos altamente no lineales y de gran tamaño dependientes del tiempo en un simulador de circuitos electrónicos tipo SPICE mejorado con la interfaz NVIDIA/CUDA (Compute Unified Device Architecture) y métodos iterativos de subespacio de Krylov con énfasis en la precisión mejorada. El artículo presenta procedimientos para resolver problemas que pueden surgir durante esta integración y afectar negativamente la velocidad de la simulación o la precisión del cálculo. Por último, se presenta una comparación de la implementación de un procedimiento de cálculo iterativo con el uso de tarjetas GPU, el cálculo mediante el método directo y el cálculo solo en la CPU.