Многие научные задачи, например, моделирование квантовой механики, нелинейная оптимизация, используемая в прогнозировании погоды, оптимизация и минимизация логических схем, требуют вычислительных ресурсов, на много порядков превышающих ресурсы любого отдельного компьютера. Все более широкое применение этих методов в современной науке стало движущей силой поиска способов создания среды, в которой эти проблемы могут быть решены в разумные сроки. Еще в 1990-х годах появился термин «сетевые вычисления»; подход, заключающийся в объединении вычислительных ресурсов многих отдельных компьютеров в один целостный объект, который может предоставлять объединенную вычислительную мощность так же просто, как доступ к мощности из сети.
Хотя создание локального вычислительного кластера с грид-системой кажется очень простым делом, оно требует значительных затрат. Вам нужно не только приобрести достаточное количество оборудования для доставки необходимых вам ресурсов, но вы также должны оплачивать текущие расходы на техническое обслуживание и эксплуатацию. Это не очень экономичный способ для разовых расчетов и разовых проектов. Однако в конце 90-х было представлено несколько подходов к децентрализации грид-вычислений, основанных на том факте, что многие люди сегодня имеют очень мощные компьютеры, подключенные к Интернету. Если подумать, вычислительная мощность есть немалая — не в суперкомпьютерных центрах или лабораториях, а в домах людей. Такие платформы, как Distributed.net и более поздние версии SETI@Home и BOINC, продемонстрировали способы использования этих (пользовательских) устройств для создания более мощного сетевого компьютера практически без затрат на первоначальную настройку. Однако эти платформы в основном полагались (и полагаются) на добровольные вычисления, то есть на участников-добровольцев, которые готовы вложить свои вычислительные мощности в проекты, к которым они стремятся. Излишне говорить, что у более скучных проектов (таких как симуляция домашнего задания) мало шансов задействовать какое-либо разумное количество вычислительных ресурсов.