在ZedBoard开发板上采用PYNQ环境集成YOLOv2目标检测模型时，如何设计FPGA加速器，并实现内存交互优化和循环平铺技术的应用？

要设计一个在ZedBoard开发板上使用PYNQ环境集成YOLOv2目标检测模型的FPGA加速器，首先需要深入理解YOLOv2模型的计算特点，特别是其卷积层和路由层的处理流程。FPGA加速器的设计应当充分利用FPGA的并行处理能力，以提高数据处理效率。

参考资源链接：[FPGA加速YOLOv2目标检测模型的实现与优化](https://wenku.csdn.net/doc/7wfmziw2ou?spm=1055.2569.3001.10343)

具体而言，加速器的设计可以包含以下几个步骤：

1. 将YOLOv2模型中的关键计算模块，如卷积层、池化层等，映射到FPGA上的硬件资源，例如DSP单元或查找表（LUT）。
2. 利用FPGA的可编程性，为YOLOv2模型中的卷积层设计专门的硬件加速模块，这些模块需要能够执行高效率的并行卷积运算。
3. 对于路由层，设计有效的内存访问模式，以减少数据传输的延迟和提高内存带宽的利用率。

内存交互的优化则涉及：

1. 合理分配FPGA内部的块RAM（BRAM）资源，用于缓存输入和输出数据。
2. 通过优化数据预取策略，减少CPU与FPGA之间的数据交换次数。
3. 使用FIFO（先进先出队列）等机制管理数据流，以平滑数据传输，避免因内存访问延迟导致的资源空闲。

循环平铺技术的应用关键在于：

1. 将大的内存访问循环拆分成小的循环，这些小循环的大小要与FPGA上的缓存大小相匹配。
2. 在循环内部，通过重用内存中的数据来减少对外部内存的访问需求。
3. 调整循环平铺的参数，如循环展开因子，以适应不同的计算需求和内存资源限制。

通过上述设计和优化措施，可以显著提高YOLOv2目标检测模型在ZedBoard上的运行效率。为深入理解这些技术和方法，推荐参阅《FPGA加速YOLOv2目标检测模型的实现与优化》一书。该资料不仅涵盖了实现的基本概念，还提供了具体的实现细节和优化策略，帮助开发者更好地掌握FPGA加速器设计的核心技术。

参考资源链接：[FPGA加速YOLOv2目标检测模型的实现与优化](https://wenku.csdn.net/doc/7wfmziw2ou?spm=1055.2569.3001.10343)