GFN (не) сделает любое устройство игровым. Проблемы сервиса и почему им не стоит пользоваться.​

Предыстория.

Мы с девушкой давно хотели поиграть вместе в Apex Legends. Но компьютер, который обеспечивает комфортную игру, только один, также было 2 старых рабочих ноутбука (видеокарты и процессоры можете увидеть за скринах). Да, не игровые машины, но видео в 2к разрешении запускают спокойно.

Завязка.

Наблюдая рекламу GFN от блогеров на протяжении года, начали смотреть в сторону облачного гейминга, надеясь, что это станет решением нашей проблемы и мы наконец-то сможем поиграть вместе, а не по-очереди как это было ранее.

Ранее на vc видел только один негативный отзыв о GFN, поэтому был положительно настроен к сервису, да и в целом, Nvidia доставляла только положительные эмоции своими продуктами.

Проходит месяц раздумий и мы сразу покупаем премиум подписку GFN на 30 дней за 999 рублей. Купили сразу премиум, так как считаю, что через бесплатную версию трудно сложить положительное представление об облачном гейминге (в бесплатном тарифе огромные очереди и всего 30-ти минутные сессии). Клиент сначала скачали на мой рабочий ноут (его конфиг на втором скриншоте), так как у меня IPS матрица, а на ноутбуке девушки TN. Залогинили стим, запустили апекс и нас ждал бесконечный зелёный экран. Драйвера все установлены и видеокарта работает корректно, также знаю, что GFN запускался через дискретную карту, так как у меня это зафиксировано в биосе.

После долгих размышлений решаю переустановить те же самые драйвера. В это же время клиент GFN скачался на ноутбук девушки (конфиг на первом скрине).

Стоит отметить, что интернет у нас 750 мб в секунду, чего с головой должно хватать на облачный гейминг.

На ноутбуке девушки апекс запустился и даже работал без лагов. Радости нашей не было предела, но длилась она недолго, до лобби игры. Лобби лагало и выдавало не больше 40 кадров, пришлось снижать настройки до средне-низких, чтобы получить стабильные 60 кадров в лобби.

Хотя на фишку с максимальными настройками GFN давит в своей рекламе. Неизвестно, по-какой причине были лаги, но они возникали точно не с нашей стороны, так как железо ноута не было нагружено и на половину.

Ок, подумали мы и попробовали поиграть. Тут начался ад. Качество изображения скакало с 144p до 720p, задержки движения мышью были настолько критичны, что попасть по двигающемуся противнику было невозможно. Сначала я все думал на ноутбук, что с ним что-то не так.

Переустановив драйвера на своём ноуте я смог запустить клиент (хотя драйвера были те же, но это ладно). На моем ноуте также возникли проблемы в лобби, но уже другого характера. Картинка нещадно рвалась вне зависимости от настроек игры. Только выставив в клиенте GFN в ручную самый низкий битрейт (5мб в секунду, до этого стояли авто настройки), и отключив вертикальную синхронизацию (эту подсказку я нашёл на просторах ютуба) удалось добиться целой картинки, но ценой этому стало ее качество.

Игра транслировалась мне в 360-480p и только когда я останавливался в апексе, то изображение становилось четким. Играть было просто невозможно. И в таком качестве мы могли бы запустить apex и на своих ноутах (уже пытались играть на ноутбуках).

Решения данной проблемы я не нашёл в интернете.

В конечном итоге, мы провозились с GFN-ом 2 суток, так и не сыграв ни одной комфортной игры вместе, имея весь набор для этого (стоит ещё учитывать, что перед всеми манипуляциями в настройках тебе нужно выходить из сессии, менять настройки и потом ждать очередь из 150+ человек, чтобы проверить, как все работает, где-то 15-20 минут реального времени).

Данный пост был написан из желания развеять мифы из рекламных интеграций.

1)GFN не сделает средний рабочий ноутбук игровым;

2)На максимальных настройках поиграть не получится.

GFN для тех, кто любит копаться в старом железе и искать в нем проблемы. Я сам нашёл много интересного о ноутбуке для себя, пока искал причину неработоспособности клиента и лагов во время игры.

Облачный гейминг ещё слишком сырая технология, не тратьте на это свои деньги и время.

Буду рад увидеть в комментариях положительный опыт использования GFN и возможные пути решения вышеперечисленных проблем.