在当前的虚拟环境中安装CUDA，特别是当使用Conda时，可以通过安装特定于CUDA的Conda包来实现。这可以帮助管理CUDA依赖，但需要注意的是，这通常不会安装CUDA的完整开发环境，而是安装CUDA运行时库。如果你需要CUDA编译器（如nvcc）或完整的CUDA开发环境，你可能还需要从NVIDIA官网直接安装CUDA。

要在Conda环境中安装CUDA运行时库，你可以使用以下命令：

conda install -c nvidia cuda-toolkit

这个命令会从NVIDIA的官方Conda频道安装CUDA工具包。请确保指定与你的应用程序和其它依赖项兼容的CUDA版本。

如果你已经有一个系统级的CUDA安装，并且只是想要让你的Python环境使用它，确保你的环境变量（特别是PATH和LD_LIBRARY_PATH）正确设置，以便能够找到CUDA的二进制文件和库。

在安装CUDA之后，你可能还需要安装与之配套的cuDNN库，这是深度学习框架常用的一个CUDA加速库。cuDNN也可以通过Conda安装：

conda install -c nvidia cudnn

记得检查你安装的CUDA和cuDNN版本与你的深度学习框架和其它库的兼容性。

在进行任何安装之前，强烈建议激活你的Conda环境：

conda activate rlgpu

然后执行上述安装命令。

请注意，安装CUDA和cuDNN可能需要一定的磁盘空间，安装过程中请确保你的系统满足所有要求。