With the recent advancements in High Performance Computing (HPC), it is possible to rapidly process high volumes of data, allowing accomplishments in several areas of knowledge. Although the HPC area has been observed as an area of complex infrastructure, in the last years, its been observed that the processing power of processors used in embedded systems, using the ARM architecture, has been increasing significantly. Furthermore, the acquisition costs and energy consumption are lower, when compared to processors of other platforms, thus allowing for the possibility of having HPC with smaller and more economical platforms, with lower maintenance cost and more accessible. In this merit, this masters thesis proposes the performance analysis of a low cost embedded cluster composed of processors using ARM architecture and the Raspberry Pi platform. This work analysis the impact of using MPICH-2 and OpenMPI libraries, running benchmark programs HPCC and HPL. The present work show results of performance and energy consumption of this cluster with these programs, proving that it is possible to use clusters of low cost embedded platforms with satisfactory speedups and energy consumption. / Com o desenvolvimento da computação de alto desempenho (HPC), grandes volumes de dados passaram a ser processados de forma rápida, permitindo assim, que avanços significativos fossem alcançados em varias áreas do conhecimento. Para isso, sempre se observou a área de HPC tendo uma infraestrutura complexa. Por outro lado, nos últimos anos, se observa que a capacidade de processamento dos processadores usados em sistemas embarcados, seguindo arquitetura ARM, vem aumentando de forma significativa. Além disso, os custos de aquisição e o consumo de energia dos processadores ARM são menores, quando comparados a processadores de outras plataformas. Neste âmbito, cria-se a possibilidade de ter HPC usando plataformas menores e mais econômicas e com um custo de manutenção mais acessível. Nesse intuito, esta dissertação de mestrado, propõe a análise de desempenho de um cluster embarcado de baixo custo composto por processadores da arquitetura ARM e plataforma Raspberry Pi. O trabalho analisa o impacto de usar as bibliotecas MPICH-2 e OpenMPI, executando os programas dos benchmarks HPCC e HPL. O trabalho apresenta resultados de desempenho e consumo de energia do cluster com esses programas, mostrando que é possível usar clusters de plataformas embarcadas de baixo custo e tendo speedups e consumo de energia satisfatórios.