Los sistemas de predicción numérica del tiempo (NWP, por sus siglas en inglés) son herramientas cruciales en la educación de la ciencia atmosférica y la predicción del tiempo, y la computación de alto rendimiento (HPC) es esencial para lograr dicha ciencia. Los objetivos de los sistemas de NWP son simular diferentes escalas de sistemas meteorológicos con fines educativos o proporcionar información meteorológica futura con fines operativos. Los supercomputadores tradicionalmente se han utilizado para los sistemas de NWP; sin embargo, son costosos, tienen un alto consumo de energía y son difíciles de mantener y operar. En este estudio, se utilizó la plataforma Raspberry Pi para desarrollar un sistema de NWP de alto rendimiento fácil de mantener con bajo costo y consumo de energía: el Mejorado Raspberry Pi WRF (IRPW). Con 316 núcleos, el IRPW tenía un consumo de energía de 466 W y un rendimiento de 200 Gflops a plena carga. El IRPW simuló con éxito una predicción de 48 horas con una resolución de 1 km y un dominio de 32,000 km en 1.6 h. Por lo tanto, el IRPW podría utilizarse en la educación de la ciencia atmosférica o para aplicaciones de pronóstico del tiempo local. Además, debido a su pequeño volumen y bajo consumo de energía, podría montarse en un sistema portátil de observación meteorológica.