Este documento examina el rendimiento de dos plataformas populares de programación de GPU, Numba y CuPy, para cálculos de transporte de radiación de Monte Carlo. Realizamos pruebas que involucran generación de números aleatorios y transporte de radiación de Monte Carlo unidimensional en geometría de plano paralelo en tres tarjetas GPU: NVIDIA Tesla A100, Tesla V100 y GeForce RTX3080. Comparamos Numba y CuPy entre sí y nuestra implementación en CUDA C. Los resultados muestran que CUDA C, como se esperaba, tiene el rendimiento más rápido y la mayor eficiencia energética, mientras que Numba ofrece un rendimiento comparable cuando el movimiento de datos es mínimo. Mientras que CuPy ofrece facilidad de implementación, es más lento para tareas intensivas en cálculos.