量子力学のシミュレーション、天気予報で使用される非線形最適化、論理回路の最適化と最小化など、多くの科学的問題には、単一のコンピューターをはるかに上回るコンピューティングリソースが必要です。今日の科学におけるこれらの方法の採用の増加は、これらの問題を合理的な時間で解決できる環境を作成する方法を見つける背後にある原動力となっています。1990年代には早くも「グリッドコンピューティング」という用語が登場しました。多数の個々のコンピューターの計算リソースを1つの全体的なエンティティにプールすることで構成されるアプローチは、グリッドからのアクセス力と同じくらい簡単に、結合された計算パワーを提供できます。...かなりのコストがかかります。必要なリソースを提供するのに十分な機器を購入する必要があるだけでなく、メンテナンスと運用の繰り返しコストも支払う必要があります。これは、臨時の計算や1回限りのプロジェクトではあまり経済的な方法ではありません。しかし、グリッドコンピューティングを分散化するためのいくつかのアプローチが90年代後半に提示され、今日多くの人々がすべてインターネットに接続された非常に強力なコンピューターを持っているという事実に基づいています。考えてみると、スーパーコンピューターセンターや研究所ではなく、人々の家にかなりの量の計算能力があります。Distributed.netやそれ以降のSETI @ HomeやBOINCなどのプラットフォームは、これらの（ユーザーの）デバイスを使用して、初期セットアップのコストをほとんどかけずに、より強力なグリッドコンピューターを形成する方法を示しています。ただし、これらのプラットフォームは、ボランティアコンピューティング、つまり、彼らが目指しているプロジェクトに計算能力を提供するボランティア参加者に主に依存（および依存）しています。言うまでもなく、より退屈なプロジェクト（宿題の割り当てシミュレーションなど）には、合理的な量のコンピューティングリソースを取り込む機会がほとんどありません。