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Muchos problemas científicos, por ejemplo, la simulación de la mecánica cuántica, la optimización no lineal utilizada en la predicción del tiempo y la optimización y minimización de los circuitos lógicos, requieren recursos informáticos que superan los de cualquier computadora individual en muchos órdenes de magnitud. La creciente adopción de estos métodos en la ciencia actual ha sido la fuerza impulsora para encontrar formas de crear entornos donde estos problemas se puedan resolver en un tiempo razonable. Ya en la década de 1990 surgió el término "computación grid"; un enfoque que comprende agrupar los recursos computacionales de muchas computadoras individuales en una entidad holística que puede entregar su poder de cómputo combinado tan fácil como acceder al poder desde la red ...

Si bien la configuración de un clúster local de computación grid parece muy sencilla, tiene un costo considerable. No solo tiene que comprar suficiente equipo para entregar los recursos que necesita, sino que también tiene que pagar los costos recurrentes de mantenimiento y operación. Esta no es una forma muy económica para cálculos ocasionales y proyectos únicos. Sin embargo, se presentaron algunos enfoques para descentralizar la computación en grid a finales de los años 90 y se basan en el hecho de que muchas personas hoy en día tienen computadoras muy poderosas que están conectadas a Internet. Si lo piensas bien, hay una cantidad considerable de poder de cómputo, no en los centros o laboratorios de supercomputadoras, sino en las casas de las personas. Plataformas como Distributed.net y más tarde SETI @ Home y BOINC han mostrado formas de usar estos dispositivos (de usuario) para formar una computadora de cuadrícula más potente sin casi costos iniciales de configuración. Sin embargo, estas plataformas se basaron principalmente (y se apoyan) en la computación voluntaria, es decir, en participantes voluntarios que están dispuestos a contribuir con su poder de cómputo a los proyectos a los que aspiran. No hace falta decir que los proyectos más aburridos (como la simulación de la tarea asignada) tienen pocas posibilidades de obtener una cantidad razonable de recursos informáticos.

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