可以使用ray的dashboard获取多进程的程序执行过程中的cpu使用情况，然后在所有进程执行完毕后输出曲线图描述cpu的全程使用率吗？

可以使用Ray Dashboard来获取多进程程序执行过程中的CPU使用情况，并且可以使用Python中的matplotlib库来绘制CPU使用曲线图。

以下是一个示例代码，演示了如何在所有进程执行完毕后输出CPU使用曲线图：

import ray
import matplotlib.pyplot as plt
import requests
import time

# 启动Ray Dashboard
ray.init(dashboard_host='localhost', dashboard_port=8265)

# 执行多进程任务
@ray.remote
def do_work():
    # 模拟任务执行过程中的CPU占用
    for i in range(10000000):
        pass
    return True

# 定义一个函数，用于获取CPU使用率
def get_cpu_usage():
    # 获取节点信息
    nodes = requests.get('http://localhost:8265/api/NodesList').json()['nodes']
    # 获取所有节点的CPU使用率
    cpu_usage_list = []
    for node in nodes:
        cpu_usage = requests.get(f'http://localhost:8265/api/Node/{node["NodeID"]}/cpu').json()['percent']
        cpu_usage_list.append(cpu_usage)
    # 返回CPU使用率的平均值
    return sum(cpu_usage_list) / len(cpu_usage_list)

# 执行多进程任务并监控CPU使用率
cpu_usage_list = []
for i in range(10):
    # 执行任务
    ray.get([do_work.remote() for _ in range(4)])
    # 获取CPU使用率
    cpu_usage = get_cpu_usage()
    cpu_usage_list.append(cpu_usage)
    # 延时1秒
    time.sleep(1)

# 输出CPU使用率曲线图
plt.plot(cpu_usage_list)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('CPU Usage (%)')
plt.show()

# 关闭Ray Dashboard
ray.shutdown()

在上面的示例代码中，我们定义了一个远程函数do_work()，模拟了一个CPU占用的任务。然后，我们使用Ray执行了10次该任务，并每秒钟获取一次CPU使用率，并将其添加到cpu_usage_list列表中。最后，我们使用matplotlib库绘制了CPU使用率曲线图。

需要注意的是，如果任务执行时间很短，可能会导致CPU使用率的计算不够准确。因此，你可以适当调整延时时间，以保证计算结果的准确性。