Esta lista curada reúne los mejores libros de programación CUDA, la plataforma de NVIDIA para computación paralela en GPUs. CUDA permite aprovechar la enorme capacidad de procesamiento paralelo de las tarjetas gráficas para tareas de alto rendimiento que antes requerían clusters costosos. La colección incluye títulos desde niveles principiantes hasta avanzados, cubriendo tanto C++ como Python, arquitectura de GPUs, optimización de código y las publicaciones más recientes de 2024 a 2026. Entre los libros más destacados se encuentran clásicos como 'CUDA by Example' de Sanders y Kandrot, ideal para iniciar; 'Programming Massively Parallel Processors' de Kirk y Hwu, considerado la biblia de arquitectura GPU usado en universidades worldwide; y obras modernas como 'GPU Programming with C++ and CUDA' de Motta (2024) que cubre C++20 con integración Python. La lista también contempla alternativas en Python mediante libros sobre Numba y CuPy, así como títulos especializados en depuración, optimización de kernels y uso de bibliotecas como cuBLAS y cuFFT. Es importante notar que CUDA evolve rápidamente, por lo que se recomienda combinar cualquier libro con la guía oficial gratuita de CUDA C++ Programming Guide v13.x. Los interesados peuvent contribuir añadiendo nuevos títulos mediante pull requests en GitHub.
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