问题：

深度学习模型在进行训练时采用多张显卡进行训练，测试时是不是就与显卡无关了，也就是说可以利用CPU做推理，也可以使用GPU做推理。

回答：

是的，在深度学习模型训练时采用多张显卡进行训练，测试时模型的预测过程与显卡无关。这意味着在测试过程中，可以利用CPU或者单张GPU来进行推理，而不必担心训练时使用的多张显卡是否可用。

实际上，推理和训练是两个不同的过程，它们使用的计算资源和算法也不同。在训练阶段，深度学习模型需要大量的计算资源，如多张显卡、高性能的CPU等，以便加速梯度计算和参数更新等过程，从而加快模型的收敛速度。而在测试阶段，模型的预测过程则不需要如此大量的计算资源，因此可以使用单张GPU或者CPU来进行推理。

当然，在使用GPU进行推理时，由于GPU的并行计算能力较强，可以显著提高推理速度，特别是在处理大型数据集或者复杂模型时更加明显。因此，如果您有可用的GPU资源，建议在测试过程中使用GPU来进行推理，以获得更快的速度和更好的性能。