主要观点：介绍了多种对浮点数数组求和的方法，包括朴素求和（naive sum）、成对求和（pairwise summation）、卡汉求和（Kahan summation）、精确求和（exact summation）等，还提到了 Rust 编译器相关的问题及解决方法，比较了不同求和方法在速度和精度上的差异。

关键信息：

• 朴素求和易产生累积误差，如对大量 1.0 求和结果出现异常。
• 成对求和更准确但速度较慢，可通过分块处理提高速度。
• 卡汉求和能进一步降低误差，结合分块处理可提高效率。
• 精确求和有基于 2Sum 或整数缓冲的方法，可精确求和但需额外内存。
• Rust 编译器不允许重排浮点数加法，导致无法自动向量化求和，新的fadd_algebraic运算符可解决此问题，能实现自动向量化求和且速度快。
• 比较不同求和方法的性能和精度，block_kahan_autovec在速度和精度间取得较好平衡，通过分块处理可进一步提高性能。

重要细节：

• 机器epsilon 对不同求和方法误差的影响，如朴素求和误差为$O(n \\epsilon)$等。
• 各种求和方法的代码实现细节，如成对求和的递归方式、卡汉求和的双寄存器维护等。
• 不同求和方法在不同数据规模下的性能表现，如对 100,000 随机浮点数求和的结果。
• Rust 中相关编译器 intrinsics 的使用及注意事项，如std::intrinsics::fadd_fast的危险性等。