Con el desarrollo de Internet de las Cosas (IoT) y la tecnología de computación en la nube, se han propuesto varios sistemas criptográficos para proteger la creciente información personal. Recientemente, se han propuesto algoritmos de Criptografía Post-Cuántica (PQC) para contrarrestar los algoritmos cuánticos que amenazan la criptografía de clave pública. Para utilizar eficientemente PQC en un entorno de servidor que maneja grandes cantidades de datos, se requieren estudios de optimización. En este documento, presentamos métodos de optimización para FrodoKEM y NewHope, que son los algoritmos de la competencia de la ronda 2 de estandarización PQC del NIST en la plataforma de Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU). Para cada algoritmo, presentamos una parte que puede realizar el procesamiento paralelo de operaciones principales con una gran carga computacional utilizando las características de la GPU. En el caso de FrodoKEM, introducimos técnicas de optimización paralela para operaciones de generación de matrices y operaciones aritméticas de matrices como la adición y multiplicación. En el caso de NewHope, presentamos una técnica de procesamiento paralelo para operaciones basadas en polinomios. En el proceso de cifrado de FrodoKEM, se han confirmado mejoras de rendimiento hasta 5.2, 5.75 y 6.47 veces más rápidas que la implementación de CPU en FrodoKEM-640, FrodoKEM-976 y FrodoKEM-1344, respectivamente. En el proceso de cifrado de NewHope, se han mostrado mejoras de rendimiento hasta 3.33 y 4.04 veces más rápidas que la implementación de CPU en NewHope-512 y NewHope-1024, respectivamente. Los resultados de este estudio pueden ser utilizados en servidores de dispositivos IoT o servidores de servicios de computación en la nube. Además, los resultados de este estudio pueden ser utilizados en tecnologías de procesamiento de imágenes como la tecnología de reconocimiento facial.