Ako se analizira podatkovni promet na Internetu, vidljivo je da prevladava digitalni videosadržaj. Njegova dominacija bit će još izraženija u slijedećim godinama te se predviđa da će videosadržaj dosegnuti 80% ukupnog podatkovnog prometa do 2021. Ako se ovaj podatak pretvori u Internetske videominute po sekundi prometa, to onda iznosi oko jedan milijun videominuta po sekundi prometa. Od uređaja koji sudjeluju u proizvodnji i obradi videosadržaja očekuje se veća učinkovitost videokompresije. Ona će olakšati pritisak na sustave za pohranu videozapisa i komunikacijske mreže te istovremeno stvoriti preduvjete za daljnji razvoj videousluga. Transformacija i kvantizacija su jedan od računski najintenzivnijih blokova modernih hibridnih sustava za videokodiranje. Povećanje kompresijske učinkovitosti ovog računskog bloka postiže se korištenjem složenih algoritama, nauštrb povećanja složenosti njegove sklopovske ili programske izvedbe. Zahtjevi za većom propusnosti, manjim kašnjenjem i niskom potrošnjom energije ne mogu se ispuniti korištenjem homogenih računalnih sustava pa se heterogeni višeprocesorski računalni sustavi visokih performanci nude kao rješenje. U ovom doktorskom radu predstavljena je arhitektura za cjelobrojnu jednodimenzionalnu diskretnu kosinusnu transformaciju za videokompresiju te jezgrena funkcija za transformaciju i kvantizaciju, optimirana za učinkovito izvođenje na grafičkoj kartici. U slučaju sklopovske arhitekture, optimiranje se temelji na iskorištavanju svojstava transformacijske matrice. Predložena arhitektura tipa pomnoži i pribroji potpuno je protočna. Arhitektura sadrži dvosmjerno sučelje za sinkronizaciju putem kojeg sustav može upravljati podatkovnim stazama transformacijskog procesa i primiti povratnu informaciju o iskoristivosti računskog bloka. Predložena arhitektura izvedena je koristeći FPGA tehnologiju, a ostvarena propusnost iznosi 815 Msps, te se može koristiti za kodiranje videozapisa razlučivosti 4K UHD i brzine osvježavanja slike 30 fps u stvarnom vremenu. U slučaju izvedbe za grafičku karticu, strategija optimiranja uključivala je sva tri aspekta dizajna paralelnog sustava: najveću moguću paralelizaciju samog procesa, iskorištenje raspoloživih visokopropusnih memorija i efikasno korištenje programskih naredbi. Strategija je ostvarena kroz učinkovito mapiranje transformacijskih blokova na blokove dretvi i obrazac učinkovitog vektoriziranog pristupa dijeljenoj memoriji za sve veličine transformacije. Dvije različite grafičke kartice korištene su za evaluaciju predstavljene izvedbe. Faktori ubrzanja u usporedbi sa izvedbama za CPU, AVX2 i cuBLAS dosežu redom vrijednosti 80, 19 i 4.