写一个支持亿级别的faiss检索代码，并告知所需要的内存和配置

由于亿级别的数据量是非常大的，对于faiss来说需要具备一定的硬件和软件条件才能支持。

硬件配置：

- CPU：至少16核以上的高性能CPU，建议使用Intel Xeon Gold或AMD EPYC系列的CPU；
- 内存：至少128GB以上的内存，建议使用DDR4 ECC内存；
- 存储：至少2TB的高速SSD或NVMe硬盘，建议使用PCIe接口的固态硬盘；
- 网络：支持10Gbps或更高速的网卡。

软件配置：

- 操作系统：Linux操作系统，建议使用CentOS或Ubuntu；
- CUDA：faiss需要CUDA支持，需要安装最新版本的CUDA；
- faiss：安装最新版本的faiss库。

下面是一个支持亿级别的faiss检索代码示例：

import numpy as np
import faiss

# 加载数据
data = np.load('data.npy')
n, d = data.shape

# 创建索引
index = faiss.IndexFlatL2(d)
index.add(data)

# 查询向量
query = np.random.rand(1, d).astype('float32')
D, I = index.search(query, k=10)

print(D)
print(I)

这个代码示例中，我们首先加载了一个数据集，然后使用IndexFlatL2创建了一个索引，并将数据添加到索引中。最后我们随机生成了一个查询向量，使用index.search方法进行检索，并返回距离和对应的索引。

需要注意的是，由于数据量非常大，faiss在建立索引的时候需要消耗大量的内存，因此需要根据具体的数据量来分配足够的内存。在实际使用中，可以通过调整batch_size和分批次进行索引。