クラスターは複数の独立したマシンで構成され、高速なネットワークで相互接続されたマシンが並列に動作する。分散コンピューティングとコンピュータ・クラスターの違いは、分散コンピューティングで使われる個々のマシンが必ずしも同一グループのタスクを実行するためだけにあるわけではないのに対して、クラスターでは各マシンがより密に結合されている。分散コンピューティングは、クラスターよりも地理的に広範囲にあるマシンを含むことが多い。
グリッドコンピューティング.
グリッドも多数のコンピュータから構成され、ネットワーク（通常インターネット）で疎結合され、大きな計算問題を解くのに使われる。パブリック・グリッドでは、世界中の数千ものコンピュータの空き時間を利用する。グリッド・コンピューティングは、高価なスーパーコンピュータが必要になるような計算や、従来は不可能と思われていた計算を可能とした。
言語.
分散プログラミング向けに機能が強化されている言語としては、以下のものがある。
分散コンピューティングプロジェクト.
一般に参加者を募っている分散コンピューティングプロジェクトが多くあり、既に目的とした問題解決などの成果を出したプロジェクトもある。多くのプロジェクトでは
などの手法を用いて、分散コンピューティングを実現、参加者の募集等をおこなっている。これらのプロジェクトでは、一般ユーザの参加により、コストの削減も目指している。これらのプロジェクト特有の課題として、クライアントなどを改ざんして、意図的に誤った計算結果をサーバに送る危険性が挙げられるため、通信方式を非公開にする、同じ計算を複数のクライアントに行わせる、などの対策が行われている。
通常これらのプロジェクトでは個人の所有するPCによる計算結果を集計し、プロジェクトを進行している。その為、参加者数がプロジェクトの進行速度に大きく影響する。集計ではプロジェクトの進行状況とともに、参加者個人あるいは参加者がまとまったチームでの集計結果を表示するなどしているプロジェクトが多い。これが参加者同士の交流につながったり、参加者の競争意識を煽り、参加者の増加につながっているプロジェクトも存在する。
音声認識