自从有了电子计算机,浮点数求和的方法和精度就是计算机和计算数学界关注的基本问题之一。由于数据在计算机上的存储、运算可能会产生舍入、有效位相消、大数“吃”小数等问题,大规模浮点数求和时可能会有误差累积,甚至出现上（下）溢现象,使得求和结果完全失真。因此,高效可靠的浮点求和算法是计算数学和计算机科学的关键任务,本文也关注高效高精度浮点求和问题。在介绍了一些一般求和方法之后,本文首先综述了文献中已有的一些高精度求和算法,包括补偿、双补偿、SumK、AccSum和FastAccSum算法,给出了各算法的理论误差界,并对各算法的优缺点进行了比较。其次,在相同计算规模下,对各种算法利用MATLAB进行了串行实现,比较它们的运行时间和可达到的精度,发现双补偿算法和FastAccSum算法更高效,精度更高。再次,本文利用MPI+C语言实现了已有的一些并行求和算法,且创新性地对双补偿算法和FastAccSum算法进行了并行实现,将这些算法在国产曙光并行机上进行了并行的数值实验,在处理机个数、问题规模、数据病态程度上比较了各种并行算法,得到了相应的高效高精度并行求和算法的比较结果。最后,从数值实验结果来看,我们发现无论以串行还是并行实现,FastAccSum算法在计算时间和精度上都表现出非常好的性能。因此,我们推荐使用FastAccSum算法进行浮点求和。