大規模処理
１台の計算機では実行できない巨大な計算を複数の計算機に分割することで実行できるようになります。
たとえば大規模な構造体計算を１台の計算機で行う場合、高価な高速計算機が必要になります。また、ハードウェア限界がによって利用できるメモリ空間に限界があり、目的とする計算格子点数が確保できない場合があります。
その一方でクラスタコンピュータは、１台あたりの利用可能メモリ量が少ない代わりにどれだけでも台数を増加させることでメモリ空間を利用することができます。
クラスタ構築
主として高速計算用途に用いられますが、複数台の計算機をネットワーク接続し、分散メモリ型計算機として利用することができます。これまでスーパーコンピュータ、ウルトラコンピュータと呼ばれた計算機でしか実現できなかった並列計算を手軽に実現できるようになりました。１台の計算機では実行できない巨大な計算を複数の計算機に分割することで実行できるようになります。
たとえば大規模な構造体計算を１台の計算機で行う場合、高価な高速計算機が必要になります。また、ハードウェア限界がによって利用できるメモリ空間に限界があり、目的とする計算格子点数が確保できない場合があります。
その一方でクラスタコンピュータは、１台あたりの利用可能メモリ量が少ない代わりにどれだけでも台数を増加させることでメモリ空間を利用することができます。
大量処理
グリッドコンピューティングが着目されるようになったのは、日常処理の大半が大量のルーチンワークにあることが要因でした。大量のルーチンジョブ処理には大量のCPUを用いることが効果的です。
それぞれの事務端末でルーチンワーク（集計処理など）を行うと、それだけ手元のコンピュータに負荷が増大し、そのほかの作業が進まなくなるなど弊害も発生します。複数の人で同じような作業を行っているような場合には事務処理用計算機を利用することでCPU資源の有効活用が可能になります。
