在Ubuntu系统中，使用Fortran语言利用GPU加速通常涉及以下几个步骤：
安装CUDA Toolkit： NVIDIA的CUDA Toolkit是用于在NVIDIA GPU上进行通用计算的平台和编程模型。首先，你需要从NVIDIA官网下载并安装适合你GPU型号的CUDA Toolkit。
安装cuDNN库（可选）： cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。如果你的Fortran程序涉及到深度学习，那么安装cuDNN会很有帮助。
设置环境变量： 安装完成后，你需要设置一些环境变量，以便编译器和链接器能够找到CUDA和cuDNN的头文件和库文件。
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
这些命令应该添加到你的.bashrc或.profile文件中，以便每次登录时自动设置。
安装Fortran编译器： Ubuntu系统通常预装了gfortran编译器。如果没有，你可以使用以下命令安装：
sudo apt-get update
sudo apt-get install gfortran
编写Fortran代码： 在你的Fortran代码中，你需要使用CUDA提供的API来编写GPU加速的部分。这通常涉及到定义GPU核函数（kernels），并在主程序中调用这些核函数。
编译Fortran代码： 使用gfortran编译器编译你的Fortran代码，并链接CUDA库。例如：
gfortran -o myprogram myprogram.f90 -lcudart
如果你的程序使用了cuDNN或其他CUDA库，你可能还需要添加相应的链接选项。
运行程序： 运行编译后的程序，它将利用GPU进行计算。
请注意，Fortran语言本身并不直接支持CUDA编程模型。你需要使用CUDA提供的C语言接口，并在你的Fortran代码中嵌入C语言的代码片段，或者使用一些工具和库来桥接Fortran和CUDA。例如，可以使用ISO_C_BINDING模块来在Fortran中调用C函数。
此外，还有一些第三方库和工具，如FLAME（Fortran Language Integrated Multi-purpose Environment），它提供了更高层次的抽象，使得在Fortran中使用GPU变得更加容易。
最后，由于GPU编程相对复杂，建议在开始之前详细阅读NVIDIA的CUDA编程指南和相关文档，以确保正确地使用GPU资源。