Python 3.10 vs 3.11 on Jetson Xavier + JetPack 5.1.3

관점 Python 3.10 Python 3.11

공식 지원·바이너리 가용성	- deadsnakes PPA가 focal (20.04)용 cp310 패키지 제공- aarch64 휠 대부분이 이미 cp310 빌드 보유 ⇒ pip install 성공률 높음	- deadsnakes에 focal 용 cp311 포함, 빌드도 자동 가능- cp311 휠은 여전히 일부 부족→ 종종 소스 컴파일(빌드 시간·RAM↑)
PyTorch(CUDA 11.4)	- jetson-containers로 2.2까지 빌드 검증 완료- 하위 ABI 호환 라이브러리(OpenCV, TensorRT)와 충돌 적음	- 2.2까지 빌드 가능(2.3+는 CUDA 11.8 필요) 하지만 직접 컴파일 필수- C++11 ABI 옵션 맞추지 않으면 외부 라이브러리와 링커 오류 가능
빌드 소요	Python 자체 ≈ 10–15 분	Python 자체 ≈ 15–20 분 (코드량·PGO 증가)추가 휠 소스 빌드로 전체 시간이 길어지는 경우가 흔함
실행 성능	CPython 3.10 속도	CPython 3.11: Adaptive interpreter로 순수 Python 코드 ~10-15 % 빨라짐↳ 딥러닝 추론은 GPU·C++ 커널이 대부분 ⇒ 체감 미미
언어 기능	매치문(case)·패턴, typing 개선 등	3.11 고유: except*, tomllib 내장, TaskGroup·async 차선 개선 등
안정성·디버그 자료	Jetson 커뮤니티‧예제 다수 3.8/3.10 기준	자료 적지만 upstream 버그 대부분 해결된 상태(3.11.8+)
리스크 요약	- 라이브러리 호환 걱정 ↓- 빌드 시간·메모리 요구 ↓	- 휠 부족 → 빈번한 소스 빌드- 빌드·링크 오류 해결 노력이 더 큼

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어떤 상황에 무엇을 고르나?

필요 조건 권장 버전

최대한 빨리 실사용(추론) 환경 구축	Python 3.10
타사 aarch64 패키지를 많이 쓸 예정(pillow-simd, opencv-python-headless, onnxruntime 등)	3.10
Python 코드 비중이 큰 앱또는 3.11-전용 문법·라이브러리 사용	3.11 (빌드 여유·호환성 확인 필요)
PyTorch 2.3+ / CUDA 11.8↑로 업그레이드 계획	둘 다 새로 빌드해야 함 → 보드 교체(Orin + JetPack 6) 추천

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실전 팁

• 3.11 선택 시
  • MAX_JOBS=2 정도로 낮추고 swap 16 GB+ 확보 ↔ 빌드 안정성 향상.
  • CXXFLAGS="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" 로 JetPack 기본 ABI와 맞추기.
  • 휠이 없는 패키지는 pip install --no-binary :all: pkgname 로 자동 소스 빌드.
• 3.10 선택 시
  • 대부분의 라이브러리를 휠로 설치할 수 있어 빌드 시간이 크게 단축.
  • Jetson 공식 예제·NGC 컨테이너(r35.*)와 설정이 유사하여 문제 해결 자료가 풍부.

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결론

“지금 Xavier에서 안정적으로 AI 앱을 돌리고 싶다” → Python 3.10
“최신 언어 기능이 꼭 필요하고 빌드·의존성 조정에 익숙하다” → Python 3.11

CPU-측 로직이 지배적인 워크로드가 아니라면 두 버전 간 추론 성능 차이는 미미하므로 라이브러리 호환성과 구축 편의성이 선택의 핵심 기준입니다.