A medida que la necesidad de soportar demandas cada vez mayores en la resolución de video lleva a nuevos estándares de codificación de video, el desafío de aprovechar su sobrecarga computacional se vuelve importante. Tal sobrecarga proviene no solo de los datos de imagen aumentados debido a mayores resoluciones, sino también de las técnicas de codificación en sí mismas que son introducidas por cada estándar para mejorar la compresión. Todos los estándares modernos en el campo de la codificación de video ofrecen una alta eficiencia de compresión, pero esto se logra aumentando la complejidad computacional de la parte de codificación. Los videos de Ultra Alta Definición (UHD) traen nuevos esquemas de implementación de codificación que están siendo recomendados para la paralelización de CPU y GPU. Por lo tanto, se han publicado varios trabajos para lograr un mejor rendimiento y reducir la complejidad de codificación. Siguiendo esta idea, propusimos y evaluamos un esquema de codificación híbrido que utiliza el crecimiento constante de la potencia de la CPU con la gran popularidad de la GPU en paralelo. Aprovechando los esquemas de codificación de los principales estándares de codificación de video, como la Codificación de Video de Alta Eficiencia (HEVC) y la Codificación de Video Versátil (VVC), que admiten el procesamiento paralelo a través de Wavefront o Tiling, en nuestro trabajo combinamos ambos al mismo tiempo como un todo, y además, introdujimos un algoritmo de búsqueda rápida amigable con la GPU que es altamente paralelo y alternativo al TZ-Search no paralelo por defecto. A través de una evaluación experimental con secuencias de prueba comunes, se demostró que la propuesta de Estimación Rápida de Movimiento con GPU junto con nuestro previo Paralelismo de Wavefront por Azulejo (WTP) proporcionaba un equilibrio válido entre la aceleración y la eficiencia de codificación de video, combinando efectivamente lo mejor de dos mundos, es decir, WTP utilizando CPUs y Estimación de Movimiento paralela con GPUs.