可以使用ray来并行，而使用dask来监视cpu吗？

不太建议这样做，因为Ray和Dask都是分布式计算框架，它们都有自己的调度器和资源管理器，同时使用可能会产生一些不可预测的问题。

如果想要使用Ray来并行执行计算任务，并监视CPU占用率，可以使用Ray提供的监控工具来实现。Ray提供了一个名为`ray.metrics.ResourceMonitor`的监控工具，可以监视系统资源的使用情况，包括CPU、内存、网络等。使用该工具可以方便地实现对CPU占用率的监控。

以下是一个使用`ray.metrics.ResourceMonitor`监控CPU占用率的示例代码：

import time
import psutil
import ray
from ray.metrics import ResourceMonitor

# 初始化Ray
ray.init()

# 启动ResourceMonitor监控CPU使用率
monitor = ResourceMonitor()
monitor.start()

# 定义需要执行的任务
@ray.remote
def compute_task():
    # 这里假设执行的是一些计算密集型任务
    result = 1
    for i in range(10000):
        result *= i
    return result

# 在程序执行期间，使用Ray来并行执行计算任务
results = ray.get([compute_task.remote() for i in range(N)])
print(results)

# 停止ResourceMonitor监控
monitor.stop()

在程序执行期间，使用Ray来并行执行计算任务，并使用`ray.get`函数获取所有计算任务的结果。同时启动`ResourceMonitor`监控CPU占用率，并在程序结束后停止监控。