Muitos problemas científicos, por exemplo, a simulação da mecânica quântica, a otimização não linear usada na previsão do tempo e a otimização e minimização de circuitos lógicos, exigem recursos computacionais que excedem os de qualquer computador em muitas ordens de magnitude.A crescente adoção desses métodos na ciência atual tem sido a força motriz por trás de encontrar maneiras de criar ambientes onde esses problemas possam ser resolvidos em um período de tempo razoável.Já nos anos 90, surgiu o termo "computação em grade";uma abordagem que compreende agrupar os recursos computacionais de muitos computadores individuais em uma entidade holística que pode fornecer sua energia computacional combinada tão fácil quanto acessar a energia da rede ... Embora a configuração de um cluster local de computação em grade pareça muito direta,tem um custo considerável.Você não apenas precisa comprar equipamentos suficientes para fornecer os recursos necessários, mas também pagar os custos recorrentes de manutenção e operação.Esta não é uma maneira muito econômica para cálculos ocasionais e projetos únicos.Algumas abordagens para descentralizar a computação em grade, no entanto, foram apresentadas no final dos anos 90 e se baseiam no fato de que muitas pessoas hoje têm computadores muito poderosos, todos conectados à Internet.Se você pensar bem, há uma quantidade considerável de poder computacional - não nos centros ou laboratórios de supercomputadores, mas nas casas das pessoas.Plataformas como Distributed.net e posterior SETI @ Home e BOINC mostraram maneiras de usar esses dispositivos (do usuário) para formar um computador de grade mais poderoso, com quase nenhum custo inicial de instalação.No entanto, essas plataformas dependiam principalmente (e dependem) da computação voluntária, ou seja, de participantes voluntários que desejam contribuir com seu poder computacional para os projetos que aspiram.Desnecessário dizer que projetos mais chatos (como a simulação de tarefas de casa) têm poucas chances de atrair uma quantidade razoável de recursos de computação.