{"id":6574,"date":"2025-11-04T11:12:00","date_gmt":"2025-11-04T11:12:00","guid":{"rendered":"https:\/\/lp.szlogic.cn\/glossary\/tpu-tensor-processing-unit-google-ai-accelerator\/"},"modified":"2026-06-22T05:34:25","modified_gmt":"2026-06-22T05:34:25","slug":"tpu-tensor-processing-unit-google-ai-accelerator","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/glossary\/tpu-tensor-processing-unit-google-ai-accelerator","title":{"rendered":"Inzicht in TPU: binnenin de Tensor Processing Unit-architectuur van Google"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"712\" src=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/54d67b7b0d92483599dd22af221ec259.webp\" alt=\"What Is TPU?\" class=\"wp-image-6570\" srcset=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/54d67b7b0d92483599dd22af221ec259.webp 1200w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/54d67b7b0d92483599dd22af221ec259-300x178.webp 300w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/54d67b7b0d92483599dd22af221ec259-1024x608.webp 1024w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/54d67b7b0d92483599dd22af221ec259-768x456.webp 768w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/54d67b7b0d92483599dd22af221ec259-18x12.webp 18w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Wat is een TPU (Tensor Processing Unit)?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A <strong>Tensor Processing Unit (TPU)<\/strong> is een op maat gemaakte AI-versneller die door Google is ontwikkeld om machine-learning-workloads te versnellen\u2014vooral deep-learning-bewerkingen die zijn gebaseerd op grote tensor- en matrixberekeningen. In tegenstelling tot CPU\u2019s of GPU\u2019s zijn TPUs gespecialiseerd <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/glossary\/what-is-application-specific-integrated-circuit-asic\/\">ASIC\u2019s<\/a> ontworpen voor high-throughput, high-efficiency training en inference van neurale netwerken op schaal.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Waarom Google de TPU bouwde<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Geoptimaliseerd voor Deep Learning<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Neurale netwerken vereisen massieve parallelle wiskundige bewerkingen, voornamelijk matrixvermenigvuldiging\u2013accumulatie-taken. <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/glossary\/what-is-cpu-central-processing-unit\/\"><strong>CPU\u2019s<\/strong><\/a> hebben hier moeite mee, terwijl <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/glossary\/what-is-a-gpu-graphics-processing-units\/\"><strong>GPU\u2019s<\/strong><\/a>, hoewel krachtig, algemene versnellers zijn.<br\/><strong>TPUs <\/strong>werden gemaakt om:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Zeer hoge prestaties per watt te leveren<\/p><\/li><li><p>Matrixvermenigvuldigings-throughput te maximaliseren<\/p><\/li><li><p>Grote AI-modellen kosteneffectief te ondersteunen<\/p><\/li><li><p>De stijgende interne vraag binnen Google Search, Translate, YouTube, Maps en AI-modellen te vervullen<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >AI-first-ontwerp<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vanaf het begin was de <strong>TPU-architectuur<\/strong> gericht op:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Hardware-software co-design met TensorFlow<\/p><\/li><li><p>Verminderde precisieformaten (bijv. bfloat16, int8) voor energie-effici\u00ebnte berekeningen<\/p><\/li><li><p>Schaalbare fabricen voor multi-chip clustering<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Uitleg van de TPU-architectuur<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/d1ac50e745d64fcb9d389c7931db629e.png\" alt=\"TPU Architecture\" class=\"wp-image-6571\" srcset=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/d1ac50e745d64fcb9d389c7931db629e.png 1536w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/d1ac50e745d64fcb9d389c7931db629e-300x200.png 300w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/d1ac50e745d64fcb9d389c7931db629e-1024x683.png 1024w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/d1ac50e745d64fcb9d389c7931db629e-768x512.png 768w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/d1ac50e745d64fcb9d389c7931db629e-18x12.png 18w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Systolische matrixmotoren<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In het hart van elke TPU-chip bevindt zich een <strong>enorme matrixvermenigvuldigheidsunit<\/strong> gerangschikt in een systolisch array, waardoor duizenden gelijktijdige vermenigvuldiging\u2013accumulatie-bewerkingen mogelijk zijn.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >High-Bandwidth Memory<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Moderne TPUs integreren <strong>HBM<\/strong> om gegevens met zeer hoge bandbreedte aan te leveren, waardoor geheugenbottlenecks worden voorkomen die vaak optreden in GPU-gebaseerde systemen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Interconnect &amp; Schaalbaarheid<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Afzonderlijke TPUs kunnen worden uitgebreid tot <strong>TPU Pods<\/strong>, onderling verbonden via netwerken met lage latentie en hoge bandbreedte voor modulaire AI-clusters met multi-exaflop-capaciteit.<br\/>Deze architectuur maakt training van extreem grote modellen en snellere inference op hyperschaal mogelijk.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f TPU-generaties en belangrijke specificaties<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<colgroup><col style=\"width: 134px;\"\/><col style=\"width: 200px;\"\/><col style=\"width: 179px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><\/colgroup><tbody><tr><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Generatie<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Focus<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>Geheugen &amp; Berekening<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Opmerkingen<\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>TPU v1<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Inference<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>8-bit berekening<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Eerste interne implementatie<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>TPU v2<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Training &amp; Inference<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>bfloat16, HBM<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Cloud TPU gelanceerd<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>TPU v3<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Training op grote schaal<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>Vloeibare koeling, HBM<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Pod tot ca. 1000 chips<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>TPU v4<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Effici\u00ebnte exascale pods<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>32 GB HBM, geavanceerd mesh<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Datacenter-schaal<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>TPU v6 \u201cTrillium\u201d<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>AI-rekenkracht met hoge dichtheid<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>Meerdere HBM-stacks<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>~5\u00d7 prestaties ten opzichte van eerdere generaties<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>TPU v7 \u201cIronwood\u201d<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Architectuur gericht op inference<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>FP8-optimalisatie<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Gebouwd voor LLM-serving<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f TPU vs GPU vs CPU<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"315\" src=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/a83e15692e184550860b10ac91d93a99.webp\" alt=\"TPU vs GPU vs CPU\" class=\"wp-image-6572\" srcset=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/a83e15692e184550860b10ac91d93a99.webp 1200w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/a83e15692e184550860b10ac91d93a99-300x79.webp 300w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/a83e15692e184550860b10ac91d93a99-1024x269.webp 1024w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/a83e15692e184550860b10ac91d93a99-768x202.webp 768w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/a83e15692e184550860b10ac91d93a99-18x5.webp 18w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<colgroup><col style=\"width: 134px;\"\/><col style=\"width: 194px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><\/colgroup><tbody><tr><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Eigenschap<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>TPU<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p><a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/glossary\/what-is-a-gpu-graphics-processing-units\/\">GPU<\/a><\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p><a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/glossary\/what-is-cpu-central-processing-unit\/\">CPU<\/a><\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Doel<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>AI-specifieke tensorrekenkracht<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Grafische + ML-versnelling<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Algemene berekening<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Beste voor<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>Neurale netwerken, grote taalmodellen (LLM\u2019s)<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>HPC, ML, grafische toepassingen<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Besturingssysteem, logica, applicaties<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Parallelisme<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>Zeer hoog<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Hoog<br><\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Laag<br><\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Effici\u00ebntie<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>Hoogst geschikt voor AI-workloads<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Hoog<br><\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Algemene doeleinden<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Implementatie<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>Cloud en clusters<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Cloud en on-premises<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Overal<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>In kort:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p><em>CPU\u2019s zijn universeel. GPU\u2019s zijn veelzijdig. TPU\u2019s zijn met laserprecisie gericht op AI op schaal.<\/em><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Waar TPUs worden gebruikt<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Training van modellen op grote schaal<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ideaal voor transformermodellen, aanbevelingssystemen en trainingspijplijnen voor grote taalmodellen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Cloud-inference<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">TPUs drijven wereldwijd <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/knowledge-center\/link-pp-optical-modules-ai-iot-big-data-performance-reliability\/\">AI-workloads<\/a> zoals zoekrangschikking, taalvertaling, spraakherkenning en generatieve AI-diensten.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Edge TPU<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Een lichtgewicht variant van de TPU voert ML-inference lokaal uit in edge-\/ingebouwde apparaten voor AI met lage latentie en energie-effici\u00ebnte <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/knowledge-center\/iot-internet-of-things-definition-and-real-world-examples\/\">IoT<\/a> intelligentie.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Aanbevolen procedures voor TPU-implementatie<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Gebruik ondersteunde gegevenstypen (bfloat16 \/ int8) voor maximale effici\u00ebntie<\/p><\/li><li><p>Optimaliseer gegevenspijplijnen voor gedistribueerde verwerking<\/p><\/li><li><p>Kies TPU-pods voor workloads op LLM-schaal<\/p><\/li><li><p>Houd rekening met thermisch ontwerp en netwerkarchitectuur voor schaalbaarheid van clusters<\/p><\/li><li><p>Gebruik hybride cloud + edge-strategie\u00ebn voor een evenwichtige rekenkrachtdichtheid<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f TPUs en de toekomst van AI-infrastructuur<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">AI-modellen vereisen meer rekenkracht dan ooit tevoren, waardoor de nadruk verschuift van puur training naar <strong>real-time inference op schaal<\/strong>.<br\/>TPUs zullen blijven vooruitgaan op het gebied van:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Interconnect-dichtheid<\/p><\/li><li><p>Energie-effici\u00ebnte architecturen<\/p><\/li><li><p>Hybride precisie (bijv. FP8)<\/p><\/li><li><p>Integratie met softwareframeworks (TensorFlow, JAX, PyTorch via XLA)<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Naarmate AI-workloads versnellen, worden gespecialiseerde rekenkracht en ultrasnelle verbindingen essenti\u00eble onderdelen van <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/knowledge-center\/what-is-a-data-center\/\">moderne datacenters<\/a> en netwerkarchitectuur.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Hoe dit verband houdt met LINK-PP<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">AI-versnelling op hyperschaal is afhankelijk van geavanceerde netwerktechnologie en robuuste connectiviteitsinfrastructuur. <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/www.l-p.com\/\">LINK-PP<\/a> onderdelen ondersteunen de datacenteromgeving die TPU-implementaties aandrijft, waaronder:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>High-speed<br> <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/www.l-p.com\/store-17492-integrated-rj45-connector.htm\"><strong>RJ45 MagJacks<\/strong><\/a><\/p><\/li><li><p><strong>SFP\/25G\/100G<\/strong> <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/www.l-p.com\/store-25432-optics-transceivers-sfp-modules.htm\">optische modules<\/a><\/p><\/li><li><p><strong>PoE<\/strong> oplossingen voor edge-AI-apparaten<\/p><\/li><li><p>Industri\u00eble Ethernet- en IoT-connectoren<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Conclusie<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>TPUs<\/strong> vertegenwoordigen een belangrijke stap in gespecialiseerde<br> <strong>AI-computing<br><\/strong>\u2014speciaal ontworpen voor tensorwerkbelastingen en grootschalige neurale-netwerkbewerkingen. Naarmate de adoptie van generatieve AI en deep learning wereldwijd versnelt, spelen TPUs een cruciale rol bij het aandrijven van trainingsclusters en inferentie-infrastructuur.<br>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Voor industrie\u00ebn die moderne datacenteromgevingen bouwen of ondersteunen, biedt het begrijpen van TPU-technologie waardevolle inzichten in de eisen van high-performance AI-systemen\u2014en in kansen op het gebied van netwerkhardware en -componenten van de volgende generatie.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Leer wat een TPU \u2013 Tensor Processing Unit \u2013 is, hoe de AI-accelerator van Google werkt, de belangrijkste TPU-generaties, TPU versus GPU en de rol ervan bij effici\u00ebnte machine learning op grote schaal.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":6573,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[27],"tags":[22,24,26],"class_list":["post-6574","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-glossary","tag-integrated-rj45-connectors","tag-link-pp","tag-optics-transceivers"],"blocksy_meta":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6574","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6574"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6574\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":10935,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6574\/revisions\/10935"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6573"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6574"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6574"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6574"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}