Mnoho vědeckých problémů, např. Simulace kvantové mechaniky, nelineární optimalizace používaná při předpovědi počasí a optimalizace a minimalizace logických obvodů, vyžadují výpočetní prostředky, které přesahují zdroje jakéhokoli jednotlivého počítače o mnoho řádů.Rostoucí osvojení těchto metod v dnešní vědě bylo hnací silou hledání způsobů, jak vytvořit prostředí, kde lze tyto problémy vyřešit v rozumném množství času.Již v 90. letech se objevil pojem „grid computing“;přístup, který zahrnuje sdružování výpočetních zdrojů mnoha jednotlivých počítačů do jedné holistické entity, která může poskytnout svůj kombinovaný výpočetní výkon stejně snadno jako přístup k energii z mřížky .... Zatímco nastavení lokálního clusteru pro výpočetní sítě se zdá být velmi přímé,jde o značné náklady.Nejenže musíte kupovat dostatek vybavení pro dodání potřebných zdrojů, ale také musíte platit opakující se náklady na údržbu a provoz.Toto není příliš hospodárný způsob pro příležitostné výpočty a jednorázové projekty.Koncem 90. let však bylo představeno několik přístupů k decentralizaci grid computingu a staví na skutečnosti, že mnoho lidí dnes má velmi výkonné počítače, které jsou všechny připojeny k internetu.Pokud o tom přemýšlíte, existuje značné množství výpočetního výkonu - ne v superpočítačových centrech nebo laboratořích, ale v domech lidí.Platformy jako Distributed.net a později SETI @ Home a BOINC ukázaly způsoby, jak používat tato (uživatelská) zařízení k vytvoření výkonnějšího mřížkového počítače s téměř žádnými náklady na počáteční nastavení.Tyto platformy se však většinou spoléhaly na (a spoléhaly se) na práci s dobrovolníky, tj. Na dobrovolníky, kteří jsou ochotni přispět svou výpočetní mocí k projektům, které usilují.Netřeba dodávat, že více nudných projektů (jako je simulace zadání domácích úkolů) má jen malou šanci zatáhnout za rozumné množství výpočetních zdrojů.