Moore's Law ist ein "Gesetz" im Umfeld der Datenverarbeitung, welches vor vielen Dekaden beschrieben wurde. Es besagt, dass sich die Komplexität integrierter Schaltungen alle zwei Jahre verdoppelt, während die Komponentenkosten sich nur minimal verändern. Hierdurch würde sich die Anzahl der Transistoren auf der selben Fläche verdoppeln und damit die verfügbare Rechenleistung ebenfalls um den Faktor Zwei steigen.
Bis heute gilt dieses Gesetz. Durch schrumpfen der Struktur (von 90 nm auf 65 nm auf 45 nm auf 32 nm) oder neue Technologien (SSE, MMX, HyperThreading oder Vielkern-Technik) wurde die Leistungsfähigkeit der Prozessoren stetig größer.

Doch während dieser Anstieg linear ist, hat sich etwas grundlegendes verändert. Grafikprozessoren, die auf die massiv parallele Verarbeitung von Bilddaten ausgelegt waren und deren Resultate immer nur in Pixeln ausgegeben wurden, können heute einfache Rechenaufgaben erledigen und das Ergebnis zurück an eine Anwendung liefern.
Massiv parallele Verarbeitung von Daten findet man auch im Umfeld der Großrechner, wo sehr viel Rechenleistung auf einen Ort (Rechenzentrum) konzentriert wird, was sehr hohe Anforderungen an den Betreiber stellt (Kühlung & Programmierlogistik), sowie enorme Geldmengen für Anschaffung und Betrieb verschlingt.

Mit der Geburt des Internets und der Vernetzung von Heimcomputern wurden neue Standorte und Quellen für Rechenleistung verfügbar - bekanntestes Projekt hierbei ist SETI@Home, wo ein Bildschirmschoner (der ja nur aktiv ist, wenn man nicht am PC arbeitet) die verfügbare Prozessorleistung für die Verarbeitung von kleinen Datenhappen bereitgestellt hat und das Ergebnis an die Betreiber zurückgemeldet hat. Es war die Geburt des Distributed Computing (verteilten Verarbeitens / Rechnens).