如此大数据量的对比，可以使用numpy中的广播和矩阵运算来高效处理。
首先，将a和b转换为numpy数组，方便进行矩阵运算。假设a和b分别为：
a = [[x1_1, y1_1, x2_1, y2_1], [x1_2, y1_2, x2_2, y2_2], ...]
b = [[x1_1, y1_1, x2_1, y2_1], [x1_2, y1_2, x2_2, y2_2], ...]则可以使用numpy数组的广播功能，将a和b分别扩展成形状为(n,m,4)的数组，其中n和m分别为a和b的长度，4表示每个矩形有4个坐标值。具体实现如下：
import numpy as np
a = np.array(a)
b = np.array(b)
a = np.expand_dims(a, axis=1)
b = np.expand_dims(b, axis=0)
a = np.tile(a, (1, len(b), 1))
b = np.tile(b, (len(a), 1, 1))这样，a和b就可以进行矩阵运算了。接下来，可以使用numpy的逻辑运算和索引功能，找出与每个a矩形相交的b矩形。具体实现如下：
overlap = np.logical_and(
np.logical_and(a[:, :, 0] < b[:, :, 2], a[:, :, 2] > b[:, :, 0]),
np.logical_and(a[:, :, 1] < b[:, :, 3], a[:, :, 3] > b[:, :, 1])
)
result = np.argwhere(overlap)其中，overlap表示a和b的每个矩形是否相交，result为相交的矩形对的索引。例如，result中的一行表示b中第i个矩形与a中第j个矩形相交。
最后，可以将result中的索引转换为b和a中的矩形索引，输出即可。完整代码如下：
import numpy as np
a = [
[4,6,7,7],
[3,3,4,4]
]
b = [
[9,3,10,4],
[3,2,5,4],
[4,6,8,7],
[3,3,7,7]
]
a = np.array(a)
b = np.array(b)
a = np.expand_dims(a, axis=1)
b = np.expand_dims(b, axis=0)
a = np.tile(a, (1, len(b), 1))
b = np.tile(b, (len(a), 1, 1))
overlap = np.logical_and(
np.logical_and(a[:, :, 0] < b[:, :, 2], a[:, :, 2] > b[:, :, 0]),
np.logical_and(a[:, :, 1] < b[:, :, 3], a[:, :, 3] > b[:, :, 1])
)
result = np.argwhere(overlap)
for r in result:
a_index, b_index = r[0], r[1]
print("a index: {}, b index: {}".format(a_index, b_index))
