分布式计算是一种计算算法，和与集中式计算是相反的概念。由于网络产生的数据量的增加，部分应用需要非常强大的计算能力才能完成，若采用集中式计算，需要耗费许多的时间来完成。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给不同计算机进行处理。这样可以节约计算时间，提高效率。
一般来说所谓的分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。 最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，您可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以寻找超过1000万位数字的梅森质数；您也可以寻找并发现对抗艾滋病病毒的更为有效的药物。这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。
分布式计算比起其它算法具有以下几个优点：
1、稀有资源可以共享。
2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。
3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上。
其中，共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。
由于现代人类各个课题学科繁多，涉及面广，而分类又细。而当今的每个学科似乎都需要进行大量的计算。天文学研究组织需要计算机来分析太空脉冲（pulse），星位移动；生物学家需要计算机来模拟蛋白质的折叠（protein folding）过程；药物学家想要研制克服艾滋病（AIDS）或非典（SARS）的药物；数学家想计算最大的质数和圆周率的更精确值；经济学家要用计算机分析计算在几万种因素考虑下某个企业/城市/国家的发展方向从而宏观调控。由此可见，人类未来的科学，时时刻刻离不开计算。而分布式计算（Distributed Computing），以其独特的优点——便宜、高效而越来越受到社会的关注。
就目前来看，全球的各种分布式计算已有约百种，这些计算大多互无联系、独立管理、独立使用自己的一套软件。这种分布式计算互相割据的格局很不利于发展的需要。比如，某个生物学研究机构需要利用世界各地志愿者的计算机来模拟蛋白质折叠的过程，那个生物学研究机构没有分布式计算方面的专业人才，而但是社会上也并没有任何公司可以提供这样的服务，他们就不得不自己花费大量精力用于开发分布式计算的服务器、客户端。这样一来，原来可以用于研究生物的时间用在了别的地方。刚才提到的生物学研究机构就是美国斯坦福大学的PANDE小组。
为了改变这种杂乱无章的割据，美国加州大学伯克利分校（UC Berkeley）首先提出了建立BOINC的想法。BOINC的中文全称是伯克利开放式网络计算平台（Berkeley Open Infrastructure for Network Computing），他能够把许多不同的分布式计算项目联系起来统一管理。并对计算机资源进行统一分配（比方您对研究艾滋病药物和探索地外文明同时感兴趣，您就可以同时选择两个运行，并设置优先级）。对统计评分系统进行统一管理（无论你在为哪个项目工作，只要你奉献CPU时间长，就积分高）。有了这样的统一管理，的确给PANDE小组这样的科学研究机构提供了便利！BOINC已经成熟，多个项目已经成功运行于BOINC平台之上，如SETI@home，LHC@home等。
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