<div dir="ltr">Hi All,<div><br></div><div>I'm working with some Kepler data from which I need to extract amplitudes and frequencies. The dataset is really long and hence the required DFT takes an awfully long time to calculate (16 hours per DFT if I run 4 threads on my Macbook Pro). I'm getting around this problem by running it in parallel on my Graphics Processing Unit (on my Linux Box) via PyopenCL. I did a blog post about the kind of performance increase I get on my setup doing this. You can read it here:</div><div><br></div><div><a href="http://ezietsman.github.io/python/2014/09/06/parallel-python-on-a-gpu-with-opencl/" rel="noreferrer">http://ezietsman.github.io/python/2014/09/06/parallel-python-on-a-gpu-with-opencl/</a><br></div><div><br></div><div>TL;DR; My Macbook will take around 16 hours to do one DFT which my will take my GPU about 50 minutes.</div><div><br></div><div>I'm also working on a smallish library that will allow me to find and prewhiten the lightcurve using robust sinusoid fitting after finding amplitudes/periods using DFTs. That repo is still an infant and will change quickly but it is here:</div><div><br></div><div><a href="https://github.com/ezietsman/seismo" rel="noreferrer">https://github.com/ezietsman/seismo</a><br></div><div><br></div><div>It at least shows (in the tests/ folder) how to run my DFT code. There are 3 DFT implementations at the moment, all three using exactly the same slow algorithm, numpy serial, numpy/fortran/openmp parallel and opencl parallel.</div><div><br></div><div>I could work towards getting the numpy serial version into astropy somehow, it there is interest?</div><div><br></div><div>Cheers!</div></div>