En los últimos años, la comunidad de modelado del crecimiento de cultivos ha invertido un esfuerzo inmenso en simulaciones globales de alta resolución estimando, entre otras cosas, los impactos del cambio climático proyectado. La demanda de recursos informáticos en este contexto es alta y se expresa en años de núcleo de procesador por una simulación global, lo que implica varios cultivos, sistemas de gestión y un período de tiempo de varias décadas para un solo escenario climático. La necesidad anticipada de modelar un conjunto más amplio de opciones de gestión alternativas y variedades de cultivos aumentaría aún más los requisitos de capacidad de procesamiento, planteando el problema inminente de la eficiencia computacional. Mientras que varias publicaciones informan sobre la exitosa aplicación del modelo de crecimiento de cultivos a escala de campo EPIC (Política Medioambiental de Clima Integrado) para su ejecución en supercomputadoras modernas, los problemas relacionados con la mejora del rendimiento y, especialmente, los compromisos asociados solo han recibido, hasta ahora, una cobertura limitada. Este documento proporciona una visión integral de los principios de la configuración de EPIC para cálculos paralelos y, por primera vez, de aquellos específicos para los clústeres de cálculo heterogéneos que están compuestos por computadoras de escritorio utilizando su tiempo inactivo para llevar a cabo cálculos masivos. La modificación sugerida del modelo central de EPIC permite un aumento dramático del rendimiento (orden de magnitud) en un clúster de cálculo que funciona con el marco de software de cálculo de alto rendimiento de código abierto HTCondor.