Много научни проблеми, например симулацията на квантовата механика, нелинейната оптимизация, използвана при прогнозиране на времето и оптимизацията и минимизирането на логическите вериги, изискват изчислителни ресурси, които надвишават тези на всеки един компютър с много порядъци.Нарастващото възприемане на тези методи в днешната наука е движещата сила за намирането на начини за създаване на среда, където тези проблеми могат да бъдат решени в разумен период от време.Още през 90-те години на миналия век възниква терминът „изчислителни мрежи“;подход, който включва обединяване на изчислителните ресурси на много отделни компютри в едно цялостно образувание, което може да достави комбинираната си изчислителна мощност толкова лесно, колкото достъпът до захранването от мрежата .... Докато създаването на локален мрежово-изчислителен клъстер изглежда много прав,тя идва на значителна цена.Не само трябва да закупите достатъчно оборудване, за да доставите необходимите ресурси, но и трябва да платите текущите разходи за поддръжка и експлоатация.Това не е много икономичен начин за случайни изчисления и еднократни проекти.Няколко подхода за децентрализиране на изчислителните мрежи обаче са представени в края на 90-те години и надграждат факта, че много хора днес имат много мощни компютри, които са свързани в интернет.Ако се замислите, има значително количество изчислителна мощност - не в суперкомпютърни центрове или лаборатории, а в къщи за хора.Платформи като Distributed.net и по-късно SETI @ Home и BOINC показаха начини за използване на тези (потребителски) устройства за формиране на по-мощен мрежов компютър без почти никакви първоначални разходи за настройка.Тези платформи обаче разчитат най-вече (и разчитат) на доброволческите изчисления, т.е. на доброволческите участници, които са готови да дадат своя изчислителен капацитет за проекти, към които се стремят.Излишно е да казвам, че по-скучните проекти (като симулацията на домашното ви задание) имат само малки шансове да се възползват от разумни количества компютърни ресурси.