我使用了2.4.0版本的ray开启了多进程，我想在多进程执行完后，获知cpu在整个过程中的使用情况

如果您使用的是2.4.0版本的Ray，您可以使用`ray.metrics`模块来监视系统指标，并使用`ray.metrics.aggregate()`函数来汇总所有任务的指标信息。

以下是一个示例代码，演示如何使用`ray.metrics`模块监视CPU使用率，并使用`ray.metrics.aggregate()`函数获知整个过程中的CPU使用率：

import ray
import time
from ray import metrics

ray.init()

@ray.remote
def f():
    while True:
        time.sleep(1)

tasks = [f.remote() for i in range(4)]
ray.get(tasks)

metrics.init()
while not metrics.is_initialized():
    time.sleep(1)

metrics.start_sampling()

metrics.wait_for_metrics(delay=1)

metrics.stop_sampling()

cpu_percent = metrics.get_latest()['resource_utilization']['CPU']
print("CPU usage during the whole process: {}%".format(cpu_percent))

在这个示例中，我们首先使用`ray.init()`初始化Ray。然后，我们定义了一个远程函数`f()`，它会不断地循环执行`time.sleep(1)`，以模拟一个长时间运行的任务。接下来，我们使用`f.remote()`启动了4个任务。最后，我们使用`ray.get()`等待所有任务执行完毕。

在所有任务执行完毕后，我们使用`ray.metrics.init()`函数初始化`ray.metrics`模块，并使用`ray.metrics.start_sampling()`函数开始采样系统指标。然后，我们使用`ray.metrics.wait_for_metrics()`函数等待一段时间，以确保系统指标已经采样完毕。最后，我们使用`ray.metrics.get_latest()`函数获取最新的系统指标信息，并使用`['resource_utilization']['CPU']`键从这个字典中获取CPU使用率。

请注意，`ray.metrics`模块在2.4.0版本中是一个实验性功能，可能会在未来的版本中发生变化。如果您使用的是较新的Ray版本，您应该可以使用`ray.metrics`模块来监视系统指标并汇总任务的指标信息。